2) support vector set
支持向量集
3) aggregated bit vector
聚集位向量
1.
This paper analyzes the characteristics of IPv6 routing structure in detail,introduces various techniques IPv6 routing lookup,proposes a fast algorithm based on aggregated bit vector for routing lookup and compares the performances of the algorithm with common binary search algorithms.
分析了IPv6路由结构的特点,介绍了IPv6中的各种路由查找技术,提出了基于聚集位向量的快速路由查找算法,并对该算法和常用二分查找算法的性能进行了分析比较,实验结果表明该算法较好地提高了查找速度,减少了对内存的消耗。
4) color vector set
颜色向量集
5) intersection of bit vectors
位向量交集
6) compact set of vectors
压缩向量集
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