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支持向量机是一种新的机器学习算法 ,它的理论基础是 Vapnik创建的统计学习理论。它采用结构风险最小化准则 ,在最小化样本点误差的同时 ,缩小模型预测误差的上界 ,从而提高了模型的泛化能力。本文通过 SVM在函数逼近中的应用 ,研究了 SVM的小样本学习、泛化能力和抗噪声扰动能力。
支持向量机及其在函数逼近中的应用
【摘 要】
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支持向量机是一种新的机器学习算法 ,它的理论基础是 Vapnik创建的统计学习理论。它采用结构风险最小化准则 ,在最小化样本点误差的同时 ,缩小模型预测误差的上界 ,从而提高
【机 构】
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宁波大学电气工程与自动化研究所,宁波大学电气工程与自动化研究所,华东理工大学自动化研究所
【出 处】
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华东理工大学学报
【发表日期】
：
2002年05期
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