摘要
对支持向量分类机中的一些基本方法作出详细地介绍,并进一步研究了方法的求解与改进。并通过对标准支持向量机的改造考虑了一种改进的方法,并进行相关的理论分析,通过数据实验验证了这种方法比传统的分类机在运算速度上有提高,特别是在处理较大规模的数据集时运算时间的效果更明显。
Some introductions will be made about common methods of Support Vector Machines （SVM） classification.Some improvements also are discussed.Study a method of SVM to solve large-scale data through general SVM.Through theory＇s analysis and data experiment prove that this method raise speed of calculus.Especially,when data set is large-scale this method will be more effective.
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第6期165-167,共3页
Computer Engineering and Applications
基金
国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.10501009
No.10661005)
广西省教育厅基金资助。
