支持向量机在数据挖掘中的应用

来源 :第十二届全国数学地质与地学信息学术研讨会 | 被引量 : 0次 | 上传用户：whk213071596

【摘要】

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支持向量机(SVM)在学习模型中运用了统计学习中的VC维理论和结构风险化原则,具有很好的泛化性能,在小样本学习问题上表现突出.本文主要介绍了统计学习理论和支持向量机的基本

【作者】

：

肖芳

【机构】

：

中国地质大学(武汉)资源学院,湖北武汉,430074

【出处】

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第十二届全国数学地质与地学信息学术研讨会

【发表日期】

：

2013年10期

【关键词】

：

计算机技术数据挖掘支持向量机统计学习理论

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支持向量机(SVM)在学习模型中运用了统计学习中的VC维理论和结构风险化原则,具有很好的泛化性能,在小样本学习问题上表现突出.本文主要介绍了统计学习理论和支持向量机的基本思想,通过目前SVM训练算法的研究成果分析了它在数据挖掘中(尤其是分类算法上)的应用,并阐述了支持向量机在数据挖掘领域中实现的方法.

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