10.3969/j.issn.1002-137X.2006.06.047
核函数的性质及其构造方法
支持向量机是一项机器学习技术,发展至今近10年了,已经成功地用于模式识别、回归估计以及聚类等,并由此衍生出了核方法.支持向量机由核函数与训练集完全刻画.进一步提高支持向量机性能的关键,是针对给定的问题设计恰当的核函数,这就要求对核函数本身有深刻了解.本文首先分析了核函数的一些重要性质,接着对3类核函数,即平移不变核函数、旋转不变核函数和卷积核,提出了简单实用的判别准则.在此基础上,验证和构造了很多重要核函数.
支持向量机、核函数、机器学习、核方法
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TP3(计算技术、计算机技术)
山东省教育厅资助项目J03P52;山东省德州市科技计划042103
2006-09-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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