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马亮

作品数：2 被引量：0H指数：0
供职机构：山西大学更多>>
发文基金：山西省留学人员科技活动项目择优资助项目山西省高等学校优秀青年学术带头人支持计划项目山西高校科技研究开发项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 2篇核参数
  • 1篇独立性
  • 1篇数据独立性
  • 1篇人工智能
  • 1篇基于数据
  • 1篇SVC
  • 1篇SVM

机构

  • 2篇山西大学

作者

  • 2篇马亮
  • 1篇王文剑

传媒

  • 1篇广西师范大学...

年份

  • 1篇2008
  • 1篇2007
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于尺度空间的SVM核参数确定方法研究
支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是近年来受到广泛关注的一类学习机器，它以统计学习理论(Statistical Learning Theory, SLT)为基础，具有简洁的数学形式、标准快...
马亮
关键词：人工智能支持向量机
文献传递
一种基于数据独立性的SVC核参数选择方法
2007年
提出一种选择支持向量分类(Support Vector Classification,SVC)最优核参数的算法,称为MI(Maximum Isolation)算法,通过定义样本间的独立性,可以获得最优核参数和相应的最优学习模型。该算法可以在支持向量机训练之前得到最优的核参数,计算代价较小,实验证明所提出的算法简单有效。
马亮王文剑
关键词：支持向量机核参数数据独立性
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