支持向量机的发展与应用

摘要：

基于统计学习理论的支持向量机(SVM)是一种新型的机器学习方法,描述了SVM在模式识别和回归估计中的基本思想.在大训练样本情况下,用传统的方法求解SVM问题计算复杂,针对该问题探讨了一系列的SVM训练算法,并对其进行了比较.SVM由于其良好的泛化能力和全局最优性能,在模式识别、数据挖掘、非线性系统建模和控制等领域中展现出广泛的应用前景.

关键词：支持向量机、模式识别、回归估计、训练算法

分类号：TP15(自动化基础理论)

在线出版日期：2006-10-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：34-38