1) C-SVC
C-支持向量分类机(C-SVC)
3) v-SVC
v-支持向量分类机(v-SVC)
4) C-SVM
C-支持向量机
5) Support Vector Clustering(SVC) algorithm
支持向量聚类算法(SVC)
6) support vector classification
支持向量分类机
1.
Strong second order sufficient condition property of linear support vector classification is proposed.
很弱的假设对于作为其特例的线性可分支持向量机问题一定成立,线性可分支持向量机问题解一定具有强二阶充分条件的性质;在这个假设条件下,线性支持向量分类机问题的解具有二阶充分条件性质。
补充资料：支持向量机方法
支持向量机(SVM)是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。支持向量机算法是一个凸二次优化问题,能够保证找到的极值解就是全局最优解，是神经网络领域域取得的一项重大突破。与神经网络相比，它的优点是训练算法中不存在局部极小值问题，可以自动设计模型复杂度(例如隐层节点数)，不存在维数灾难问题，泛化能力强。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条