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SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION
2006年
9期
11-12
,共2页
支持向量机%最近邻分类%核函数%特征空间
支持嚮量機%最近鄰分類%覈函數%特徵空間
지지향량궤%최근린분류%핵함수%특정공간
支持向量机(SVM)是20纪90年代初由Vapnik等人提出的一类新型机器学习方法.此方法能够在训练样本很少的情况下达到很好的分类推广能力.能够较好地解决小样本、非线性及高维数等模式识别问题.近年来SVM已在人脸识别、函数逼近以及概率密度估计等众多领域得到了广泛的应用.近邻法(KNN)是模式识别非参数法中另外的一种重要的方法.本文阐述了它们之间的联系,并列举出一例应用.
支持嚮量機(SVM)是20紀90年代初由Vapnik等人提齣的一類新型機器學習方法.此方法能夠在訓練樣本很少的情況下達到很好的分類推廣能力.能夠較好地解決小樣本、非線性及高維數等模式識彆問題.近年來SVM已在人臉識彆、函數逼近以及概率密度估計等衆多領域得到瞭廣汎的應用.近鄰法(KNN)是模式識彆非參數法中另外的一種重要的方法.本文闡述瞭它們之間的聯繫,併列舉齣一例應用.
지지향량궤(SVM)시20기90년대초유Vapnik등인제출적일류신형궤기학습방법.차방법능구재훈련양본흔소적정황하체도흔호적분유추엄능력.능구교호지해결소양본、비선성급고유수등모식식별문제.근년래SVM이재인검식별、함수핍근이급개솔밀도고계등음다영역득도료엄범적응용.근린법(KNN)시모식식별비삼수법중령외적일충중요적방법.본문천술료타문지간적련계,병열거출일례응용.
