支持向量机的算法及应用综述

发布时间：2017-08-01 08:36

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【摘要】：支持向量机(SVM)是在统计学习的VC维理论和结构风险最小化原理基础上建立起来的机器学习方法,其训练算法本质上是一个二次规划的求解问题。首先简述了SVM的基本原理,然后对SVM算法进行了概括,如块算法、分解算法,序列最小优化算法及最小二乘支持向量机、模糊支持向量机和粒度支持向量机等。接着介绍了支持向量机的应用,最后对该领域存在的问题和发展趋势进行了展望。
【作者单位】： 芜湖职业技术学院电气工程学院;
【关键词】： 支持向量机 统计学习理论 训练算法
【基金】：安徽省教育厅自然科学重点项目(KJ2016A767) 芜湖职业技术学院自然科学项目(Wzyzr201618)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 支持向量机是在统计学习理论的基础上,以结构风险最小化为原则建立起来的机器学习算法,通过控制参数自动调节模型结构,实现经验风险和结构风险最小化。在解决小样本、高维问题和非线性问题等方面表现出良好的泛化能力和预测性能,在人脸检测、数据挖掘、图像处理、语音识别、故

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本文编号：603385