支持向量机的理论基础——统计学习理论

被引:19
作者
王国胜
钟义信
不详
机构
[1] 北京邮电大学信息工程学院
[2] 北京邮电大学信息工程学院 北京
[3] 北京
关键词
支持向量机; 统计学习理论; 模式识别;
D O I
暂无
中图分类号
TP181 [自动推理、机器学习];
学科分类号
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要
支持向量机是机器学习领域的研究热点之一,其理论基础是统计学习理论。该文严谨且通俗地描述了这一理论的概貌,并提出有附加信息的统计学习理论的设想。
引用
收藏
页码:19 / 20+31 +31
页数:3
相关论文
共 3 条
[1]  
Scale-sensitivedimensions,uniformconvergence,andlearnabilityJ. NAlon,BDavid,NCesa-Bianchietal. Journal of the ACM . 1997
[2]  
LearnabilityandtheVa-pnik-ChervonenkisdimensionJ. ABlumer,AEhrenfeucht,DHaussleretal. Journal of the ACM . 1989
[3]  
NewYork:Wiley,199810.AnoverviewofStatisticalLearningTheoryJ. StatisticalLearningTheoryM. IEEETransactionsonNeuralNetworks . 1999