学位论文 董争 基于相关向量机的大规模分类问题的研究 2009 支持向量机（Support Vector Machine SVM）是目前公认的广泛使用的模式识别和机器学习方法，它基于支持向量决定的核函数的线性组合做出预 测。
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Support Vector Machine - SVM 支持向量机
multi-class support vector machine SVM 多类支持向量机
weighted support vector machine W-SVM 加权支持向量机
Support Vector Machine(SVM) is a machine learning method based on Statistical Learning Theory. It can solve a series of issues of Neural Networks.
支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法，它解决了神经网络中存在的一系列问题。
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.
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 new generation machine learning technique based on the statistical learning theory.
支持向量机(SVM)是基于统计学习理论的新一代机器学习技术。
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