10.3969/j.issn.1672-9722.2007.10.007
SVM在不平衡样本集中的应用研究
Vapnik等人提出基于统计学习理论的支持向量机( SVM, Support Vector Machices )算法,将其运用于模式识别中,取得了较好的效果.但传统的SVM算法针对不平衡样本集时,效果很不理想,很多的科研人员对该问题进行广泛而深入的研究,较为系统的回顾这一个研究分支在过去10年的发展动态.
支持向量机、不平衡数据集、统计学习理论
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TP31(计算技术、计算机技术)
2007-12-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
21-23,69