Vapnik等人于1995年在统计学习理论(Statistical Learning Theory, SLT)的基础上提出了支持向量机(Support vector machine, SVM)，它根据有限的样本...
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...正文快照】： 1引言支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是20世纪90年代中期在统计学习理论(Statistical Learning Theory,SLT)的基础上提出的一种新的机器学习方法,它基于VC维理论和结构风险最小化原理,在很大程度上克服了传统机器..
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是在统计学习理论 Statistical Learning Theory ; SLT
年在统计学习理论 Statistical Learning Theory
建立在统计学习理论 SLT ; Statistical Learning Theory
是建立在统计学习理论 Statistical Learning Theory
在统计学习理论中，尤其对于分类问题，VC维扮演着中心作用。
VC dimension plays a central role in the Statistical Learning Theory especially for classification problems.
支持向量机是在统计学习理论基础上开发出来的一种新的、非常有效的机器学习方法。
SVM is a novel powerful machine learning method developed in the framework of Statistical Learning Theory (SLT).
支持向量机（SVM）是建立在统计学习理论基础上的一种小样本机器学习方法，用于解决二分类问题。
Support Vector Machines(SVM) are developed from the theory of limited samples Statistical Learning Theory (SLT) by Vapnik et al. , which are originally designed for binary classification.
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