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黑龙江省自然科学基金(ZJG20606-01)

作品数：1 被引量：44H指数：1
相关作者：陈万海郭春燕赵春晖更多>>
相关机构：哈尔滨工程大学更多>>
发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金黑龙江省自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇多类支持向量...
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇纠错
  • 1篇纠错编码
  • 1篇分类器

机构

  • 1篇哈尔滨工程大...

作者

  • 1篇赵春晖
  • 1篇郭春燕
  • 1篇陈万海

传媒

  • 1篇智能系统学报

年份

  • 1篇2007
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
多类支持向量机方法的研究现状与分析被引量：44
2007年
支持向量机(SVM)是建立在统计学理论基础上的一种小样本机器学习方法,最初应用于解决两类分类问题.然而在解决实际问题中遇到的多为多分类问题,如何有效的将其推广到多类分类问题是一个正在研究的问题.该文对现有的多类支持向量机方法从组合多个两类分类器、层次结构、一次性优化问题和纠错编码等4个角度进行了综合归纳和分析,详细介绍了每种方法的代表性算法,并比较其优劣.
赵春晖陈万海郭春燕
关键词：多类支持向量机纠错编码
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共1页<1>
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