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복건전뇌
FUJIAN COMPUTER
2007年
2期
9-10
,共2页
统计学习理论%支持向量机%多类分类算法
統計學習理論%支持嚮量機%多類分類算法
통계학습이론%지지향량궤%다류분류산법
支持向量机是由V.Vapnik等提出一种学习技术,借助于最优化方法解决机器学习问题的新工具,近几年得到了广泛的研究并广泛应用于模式识别等领域.本文主要介绍并比较了基于支持向量机的多类分类算法:"一对一"方法、"一对多"方法以及决策有向无环图方法,通过实验数据可以得知决策有向无环图方法具有较好的分类效果.在不同的情况下,可以采用不同的算法以达到最好的分类效果.
支持嚮量機是由V.Vapnik等提齣一種學習技術,藉助于最優化方法解決機器學習問題的新工具,近幾年得到瞭廣汎的研究併廣汎應用于模式識彆等領域.本文主要介紹併比較瞭基于支持嚮量機的多類分類算法:"一對一"方法、"一對多"方法以及決策有嚮無環圖方法,通過實驗數據可以得知決策有嚮無環圖方法具有較好的分類效果.在不同的情況下,可以採用不同的算法以達到最好的分類效果.
지지향량궤시유V.Vapnik등제출일충학습기술,차조우최우화방법해결궤기학습문제적신공구,근궤년득도료엄범적연구병엄범응용우모식식별등영역.본문주요개소병비교료기우지지향량궤적다류분류산법:"일대일"방법、"일대다"방법이급결책유향무배도방법,통과실험수거가이득지결책유향무배도방법구유교호적분류효과.재불동적정황하,가이채용불동적산법이체도최호적분류효과.
