文件名称：支持向量机及libsvm资料
文件大小：2.94MB
文件格式：RAR
更新时间：2013-05-20 18:54:03
支持向量机
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是Corinna Cortes和Vapnik[8]等于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力 。
【文件预览】：
支持向量机
----aai08.ppt(3.21MB)
----Support Vector Machine.ppt(591KB)
----SVM课件.ppt(531KB)
----LibSVM-2.6 程序代码注释.PDF(255KB)
----at20041112921536732.ppt(183KB)
----支持向量机引导.ppt(345KB)
----LIBSVM使用.pdf(101KB)