软件导刊
軟件導刊
연건도간
SOFT WARE GUIDE
2011年
10期
11-14
,共4页
支持向量机%核函数%结构风险最小化
支持嚮量機%覈函數%結構風險最小化
지지향량궤%핵함수%결구풍험최소화
介绍了机器学习的发展过程,介绍了支持向量机在结构风险最小化的思想,介绍了支持向量机算法思想,介绍了通过核函数从样本空间映射到高维空间,使得本来在样本空间中线形不可分的数据,在高维空间中变得线形可分,最后通过例子使得我们对支持向量机思想有更清晰的认识.
介紹瞭機器學習的髮展過程,介紹瞭支持嚮量機在結構風險最小化的思想,介紹瞭支持嚮量機算法思想,介紹瞭通過覈函數從樣本空間映射到高維空間,使得本來在樣本空間中線形不可分的數據,在高維空間中變得線形可分,最後通過例子使得我們對支持嚮量機思想有更清晰的認識.
개소료궤기학습적발전과정,개소료지지향량궤재결구풍험최소화적사상,개소료지지향량궤산법사상,개소료통과핵함수종양본공간영사도고유공간,사득본래재양본공간중선형불가분적수거,재고유공간중변득선형가분,최후통과례자사득아문대지지향량궤사상유경청석적인식.
