向量机算法

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向量机算法

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: 基于python的SVM支持向量机算法设计与实现基于python的SVM支持向量机算法设计与实现
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: 基于支持向量机算法和其他算法在文本分类中的性能比较 (2011年) 其中，支持向量机算法具有最优性能，但处理大量数据时，耗时比较大；K-NN方法与K值的选取有很大关系，而且实时性不够良好；朴素贝叶斯方法在实际应用中可以得到比较好的效果；神经网络方法提供了比较容易的方式预测...
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: 支持向量机算法的研究及其应用本文仔细研究了支持向量机理论，并针对目前一些支持向量机算法存在的缺陷，分析了产生的原因，提出了两种新的支持向量机算法。针对支持向量机算法难以处理大规模数据的问题，提出了两种新的支持向量机分类方法。并就...
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: 支持向量机算法及应用系统介绍了统计学习理论和支持向量机的基本思想 , 总结、比较了二分类和多分类 2种情况下支持向量机的主要训练算法。与人工神经网络相比 , 分析了支持向量机的优点。
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: 支持向量机算法详细的数学推导,包括线性可分支持向量机,近似线性可分支持向量机,线性不可分支持向量机。主要时参考刘建平教授的文章，以及李航的<统计学习方法>.
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