1)proximal support vector machine最接近支持向量机
1.A binary classifier termed as proximal support vector machine via generalized eigenvalues (GEPSVM), is proposed recently.基于广义特征值的最接近支持向量机(Proximal Support Vector Machine via Generalized Eigenvalues,GEPSVM)是一种新的具有与SVM性能相当的两分类方法,通过求解广义特征值来获得两个彼此不平行的拟合两类样本的超平面。
2.A binary classifier termed as proximal support vector machine via generalized eigenvalues(GEPSVM) is proposed recently.基于广义特征值的最接近支持向量机GEPSVM是一种新的具有与SVM性能相当的两类分类方法,通过求解广义特征值来获得两个彼此不平行的拟合两类样本的超平面,其决策规则是将测试样本归为距其最近的超平面所在的类。
英文短句/例句
1.Semi-Supervised Proximal Support Vector Machine via Generalized Eigenvalues半监督型广义特征值最接近支持向量机
2.The Proximal Support Vector Machine Based on the Primary and Secondary Prototypal Hyperplanes基于主次原型超平面最接近支持向量机
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6)direct support vector machine直接支持向量机
延伸阅读
支持向量机方法支持向量机(SVM)是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。支持向量机算法是一个凸二次优化问题,能够保证找到的极值解就是全局最优解，是神经网络领域域取得的一项重大突破。与神经网络相比，它的优点是训练算法中不存在局部极小值问题，可以自动设计模型复杂度(例如隐层节点数)，不存在维数灾难问题，泛化能力强。
