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介绍支持向量机中的核函数及其参数的选择和相关应用技术，以及SVM的应用研究。在不同的学习方法下进行了仿真实验，并对4种不同方法的分类特性进行了对比分析，给出了在不同模式识别问题中不同方法的选择条件。
支持向量机学习方法的选择与应用
【摘 要】
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介绍支持向量机中的核函数及其参数的选择和相关应用技术，以及SVM的应用研究。在不同的学习方法下进行了仿真实验，并对4种不同方法的分类特性进行了对比分析，给出了在不同模式识
【机 构】
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武汉科技大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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武汉科技大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2006年1期
【基金项目】
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教育部留学回国人员科研启动基金“基因功能分析的机器学习算法研究”,湖北省教育厅重点资助项目（2004D006）.
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