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ELECTRONICS QUALITY
2011年
4期
5-7
,共3页
手写字符%支持向量机%拒识代价%误分类代价%概率点
手寫字符%支持嚮量機%拒識代價%誤分類代價%概率點
수사자부%지지향량궤%거식대개%오분류대개%개솔점
支持向量机(SVM-Support Vector Machine)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法.传统的SVM是基于两类问题的,而实际需要解决的一般是多类问题.因此,将SVM应用于多类问题对挖掘SVM的应用潜力将具有非常重要的意义.此研究针对SVM在手写字符中的作用所提出的拒识代价和误分类代价是一个新的研究点,且更具有实际的研究意义.
支持嚮量機(SVM-Support Vector Machine)是在統計學習理論基礎上髮展起來的一種新的機器學習方法.傳統的SVM是基于兩類問題的,而實際需要解決的一般是多類問題.因此,將SVM應用于多類問題對挖掘SVM的應用潛力將具有非常重要的意義.此研究針對SVM在手寫字符中的作用所提齣的拒識代價和誤分類代價是一箇新的研究點,且更具有實際的研究意義.
지지향량궤(SVM-Support Vector Machine)시재통계학습이론기출상발전기래적일충신적궤기학습방법.전통적SVM시기우량류문제적,이실제수요해결적일반시다류문제.인차,장SVM응용우다류문제대알굴SVM적응용잠력장구유비상중요적의의.차연구침대SVM재수사자부중적작용소제출적거식대개화오분류대개시일개신적연구점,차경구유실제적연구의의.
