所以SVM不太容易产生overfitting 1.2 SVM训练出来的模型完全依赖于支持向量(Support Vectors), 即使训练集里面所有非支持向量的点都被去除，重复训..
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...；支持向量机 [gap=1141]ords: financial risk management; financial contagion; nonlinear interdependence; support vectors ...
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它通过选择训练一组称为支持向量（Support Vectors，SV）的特征子集，使得对支持向量集的线性划分等价于对整个数据集的分割，实现了在保证分类精度的同时降低运算的...
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Bounded Support Vectors 有界支持向量
sub-support vectors 次支持向量
semi-support vectors 近似支持向量
support vectors pruning 支持向量缩减
kernel support vectors 核支持向量
support vectors regression 支持向量回归
support vectors pre-extraction 支持向量预提取
All information about classification is contained in support vectors whose coefficients are not zero.
分类问题的有用信息全部包含在系数不为零的那些样本即支持向量中。
参考来源 - 支持向量机的理论与算法研究Experimental results show that both the performance and efficiency of label propagation algorithms can be remarkably improved via bootstrapped support vectors.
实验结果表明,采用自举加权支撑矢量的标注传播算法其性能和效率都有明显的提高。
参考来源 - 命名实体间语义关系抽取研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
This algorithm is fast, incremental learning, and it takes less support vectors!
本算法具有速度快、增量学习、使用的支持向量少等显著优点。
This algorithm is a combination of kernel trick with the covering algorithm, and is used to extract the support vectors in feature space.
该算法将核技巧与覆盖算法相结合，并在特征空间中抽取支持向量。
The algorithm introduced the forgetting factor to get the support vectors at the first training. The number of support vectors is decreased by 28%.
该算法在第一次小样本训练时引入了遗忘因子，该因子使支持向量数减少了28％。
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