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牛兴霞

作品数：1 被引量：6H指数：1
供职机构：河北科技大学信息科学与工程学院更多>>
发文基金：中国博士后科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇多类分类
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇基于支持向量...

机构

  • 1篇河北科技大学

作者

  • 1篇杨奎河
  • 1篇牛兴霞

传媒

  • 1篇信息技术

年份

  • 1篇2006
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于支持向量机的多类分类研究被引量：6
2006年
现今流行的分类方法的重要基础是传统的统计学,前提是要有足够的样本,当样本数目有限时容易出现过学习的问题,导致分类效果不理想。引入支持向量机方法,它基于统计学习理论,采用了结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,较好的解决了小样本学习的问题;又由于采用了核函数思想,把非线性空间的问题转换到线性空间,降低了算法的复杂度。对其相关内容包括优化算法及多类分类问题的解决进行了研究,最后用一个实例说明了该方法的可行性和有效性。
牛兴霞杨奎河
关键词：支持向量机多类分类
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