支持向量机(support vectors machine，SVM)是基于统计学习理论的一种 新的机器学习方法，在解决小样本问题中表现出独 特的优势和良好的应用前景，并...
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...林开,刘晋明 林开, 刘晋明 学术期刊 QCode : jsjyy2006z1042 针对传统预测模型的不足,探讨支持向量机(Support Vectors Machine,SVM)模型在中国上市公司财务困境预测中的作用.
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support machine vectors 支撑向量机
Support vector machine constructs an optimal hyperplane utilizing a small set of vectors near boundary.
支持向量机利用接近边界的少数向量来构造一个最优分类面。
The cost of the training of support vector machine is too much, if we use thousands of support vectors directly, the computation time would be too long.
支持向量机的训练代价太大，如果直接把成千上万个特征向量直接用作训练，运算时间难以忍受。
How is the VC dimension of a support-vector machine related to its number of support vectors? Is there a formula relating these two quantities?
一个支持向量机的支持向量数相关的VC维是怎样的？有一个公式，关于这两个量？
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