10.3969/j.issn.1005-6033.2008.30.082
支持向量机训练算法的比较研究
介绍了支持向量机的数学模型,重点论述了两种比较典型的分解算法,即SVMlight和SMO,并对这两种算法的优点和缺点进行了分析和总结.
支持向量机、SVMlighl、SMO
18
TP391.6(计算技术、计算机技术)
2009-02-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
138-140
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10.3969/j.issn.1005-6033.2008.30.082
支持向量机、SVMlighl、SMO
18
TP391.6(计算技术、计算机技术)
2009-02-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
138-140
国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”
国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304
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