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1、支撐矢量機(jī)(SVM,SupportVectorMachine)是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的一種模式識(shí)別方法。使用結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則替代經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則,避免了一些長(zhǎng)期困擾其他模式識(shí)別方法的問(wèn)題,使它對(duì)于小樣本學(xué)習(xí)有著較好的處理能力。利用核函數(shù),把非線性空間的問(wèn)題轉(zhuǎn)換到線性空間上來(lái)解決,降低了算法的復(fù)雜度。由于具有得天獨(dú)厚的優(yōu)點(diǎn)(完備的理論基礎(chǔ)和較好的學(xué)習(xí)性能),使它成為當(dāng)前模式識(shí)別領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。 本文首先對(duì)SVM的理論基礎(chǔ)—統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)
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