支持向量机理论与算法研究综述

摘要：

统计学习理论(statistical learning theory,SLT)是一种小样本统计理论,着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质.支持向量机(support vector maehinse,SVM)是一种基于SLT的新型的机器学习方法,由于其出色的学习性能,已经成为当前机器学习界的研究热点.该文系统介绍了支持向量机的理论基础,综述了传统支持向量机的主流训练算法以及一些新型的学习模型和算法,最后指出了支持向量机的研究方向与发展前景.

关键词：FSVM、GSVM、统计学习理论、支持向量机、训练算法、TSVMs

所属期刊栏目：40

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60975039;江苏省基础研究计划BK2009093

在线出版日期：2011-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1-10