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支持向量机基于结构风险最小化原则，在经验风险和泛化能力之间折衷。它以其良好的性能。在分类领域得到越来越广泛的应用。探讨了SVM的基本原理，研究了在其基础上的一些改进算法，分析了它们之间的联系和区别，为在实际应用中选择最佳的模型提供参考。
支持向量机及其改进算法研究
【摘 要】
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支持向量机基于结构风险最小化原则，在经验风险和泛化能力之间折衷。它以其良好的性能。在分类领域得到越来越广泛的应用。探讨了SVM的基本原理，研究了在其基础上的一些改进算
【机 构】
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南京师范大学计算机系,南通大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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信息技术
【发表日期】
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2006年10期
【基金项目】
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江苏省自然科学基金项目（BK2005135）,南通大学自然科学基金项目（05Z053）.
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