...格)模型,它们都有各自的优点和局限性。本文提出了用支持向量基建立结构近似模型的分析方法。支持向量机(Support Vector Machines,SVM)是由Vapnik等人于上世纪末提出的一种崭新的学习机器,它是统计学习理论的核心部分,是处理小样本学习的有效工具。
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weighted support vector machines 类加权支持向量机 ; 加权支持向量机
Least squares support vector machines 最小二乘支持向量机 ; 最小二乘支持向量机方法
sphere support vector machines 球结构支持向量机
support vector machines ensemble 支持向量机集成
support vector machines algorithm 支持向量机算法
Binary-Class Support Vector Machines 二进制类支持向量机
This sort of learning could take place with neural networks or support vector machines, but another approach is to use decision trees.
这种学习可以使用神经网络或者支持向量机，不过用决策树也可以实现类似的功能。
Extensive comparisons have shown that support vector machines obtain good generalization performance on various data sets.
大量的对比实验已经表明支持向量机在很多问题上获得了良好的推广能力。
The support vector machines(SVM) model with multi-input and single output was proposed.
建立了多输入、单输出的支持向量机（SVM）预测模型。
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