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支持向量机的研究进展.pdf
第23卷第4期 信阳农业高等专科学校学报 V01．23No．4
of Dec．2013
2013年12月 Joumal College
Xiny锄gA酣cultural
支持向量机的研究进展
刘 昊，扶炜
(信阳农林学院计算机科学系，河南信阳464000)
摘 要：本文分析总结了支持向量机从提出，兴起到现在的研究成果，并重点关注算法方面的进展。对各个方
向的研究都做了相应分析。并适当编程实现了性能优越的序贯最小优化(SMO)算法。最后给出了针对各种应
用问题，较为理想的算法选择。
关键词：统计学习；支持向量机；进展
中图分类号：TP301．6文献标识码：A 文章编号2013)04旬110旬5
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支持向量机从1995年提出以来开始受到广泛的函数值就能把输入的数据x进行分类。而SVM算法
关注，很多经典的sVM算法都是在90年代提出的。的核心是最大化分类的边界间隔。
近十年内，学者们的工作多是针对经典算法的改进和 在SVM中，要最大化边界是下面这个规划问题
开拓新的应用领域。由于SVM在应用时仍然存在一 1 1
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