...》2010年 Q503 【正文快照】： 一、引言支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是在统计学习理论(Statistical Learning Theory,SLT)基础上提出的一种新型模式识别方法[1,2],SVM方法具有如下几个主要优点:1.
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...，SVM）是数据挖掘中的一项新技 术，它借助于最优化方法解决机器学习问题，是在统计学习理论（statistical learningtheory，SLT）的VC维（VapnikoChervonenkisdimension）理论和结构 风险最小化（suuc...
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是建立在统计学习理论 Statistical Learning Theory
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).
支撑矢量机是根据统计学习理论提出的一种新的学习方法，即使用核函数在高维空间里进行有效的计算。
The support vector machine is a novel type of learning technique, based on statistical learning theory, which USES Mercer kernels for efficiently performing computations in high dimensional Spaces.
建立在统计学习理论基础之上的支持向量机(SVM)，是一种基于结构风险最小的小样本机器学习方法。
Support vector machine (SVM) is a novel and powerful learning method which is derived based on statistical learning theory (SLT) and the structural risk minimization principle.
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