支持向量机的训练算法综述

摘要：

支持向量机(SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的新方法,其训练算法本质上是一个二次规划的求解问题.首先简要概述了SVM的基本原理,然后对SVM训练算法的国内外研究现状进行综述,重点分析SVM的缩减算法和具有线性收敛性质的算法,对这些算法的性能进行比较,并且对SVM的扩展算法也进行简单介绍.最后对该领域存在的问题和发展趋势进行了展望.

关键词：统计学习理论、支持向量机、训练算法

所属期刊栏目：3

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60474069

在线出版日期：2009-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：467-475