支持向量机在分类中的应用  

作　　者：冼广淋[1] 冼广铭[2] 

机构地区：[1]广东轻工职业技术学院 [2]华南师范大学

出　　处：《华南金融电脑》2008年第3期29-30,共2页Financial Computer of Huanan

摘　　要：支持向量机是在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的机器学习方法,它基于结构风险最小化原则,能有效地解决学习问题,具有良好的推广性能和较好的分类精确性。支持向量机比RBF神经元网络和BP神经元网络在分类方面具有更好的推广能力。

关 键 词：支持向量机 结构风险最小化原则 最优分类超平面 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]