SVM發展歷史 現狀 未來趨勢

2021-10-25 06:47:32 字數 413 閱讀 3891

svm(support victor machine)

2023年,vapnik在解決模式識別問題時提出了支援向量方法。起決定性作用的樣本為支援向量

2023年,kimeldorf構造基於支援向量構建核空間的方法

2023年,vapnik等人正式提出統計學習理論。

理論改進:

參考 演算法改進:

目前支援向量機有著幾方面的研究熱點:核函式的構造和引數的選擇;支援向量機從兩類問題向多類問題的推廣;更多的應用領域的推廣;與目前其它機器學習方法的融合;與資料預處理(樣本的重要度,屬性的重要度,特徵選擇等)方面方法的結合,將資料中脫離領域知識的資訊,即資料本身的性質融入支援向量機的演算法中從而產生新的演算法;支援向量機訓練演算法的探索。

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