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支持向量机 什么是支持向量机 搜索结果

什么是支持向量机
支持向量机,英文为Support Vector Machine,简称SV机(论文中一般简称SVM)。它是一种监督式学习的方法,它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。
支持向量机属于一般化线性分类器。他们也可以认为是提克洛夫规范化(Tikhonov Regularization)方法的一个特例。这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区。因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器。
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2012-05-18 (多图) 基于优化GDTW-SVM算法的联机手写识别
基于高斯动态时间规整核函数(Gaussian Dynamic Time Warping kernel)的支持向量(GDTW-SVM)在联机手写识别中有较高的识别率,但是存在计算复杂度高的问题。结合联机手写识别中特征向量的特点,提出了通过引入控制参数来约束GDTW最优对齐路径计算空间的方法,优化了GDTW核函数。然后,使用联机手写识别数据库UJIpenchar2进行实验。
2011-03-16 (多图) 支持向量回归在风电系统桨距角预测中的应用
在风力发电系统中,随着风速的变化,要使输出功率最佳,需对桨距角进行预测,从而得到某特定风速下的最佳桨距角。支持向量(Support Vector Machines,SVM)是根据统计学理论中最小化原则提出来的,由有限数据得到的判别函数,对独立的测试样本能够得到较小的误差,包括支持向量分类机 (Support Vector Classification,SVC)和支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)。
2010-08-23 (多图) 支持向量语音识别算法在OMAP5912上的移植
目前存0MAP平台上实现的多媒体应用有语音、音频、图像、视频等。在实验室开发的基于0MAP5912嵌入式语音识别系统上进行基于SVM的语音识别程序开发。
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