支持向量机理论及应用  

作　　者：马旭霞 

机构地区：[1]河北省第一测绘院,河北石家庄050031

出　　处：《科学技术创新》2019年第2期13-14,共2页Scientific and Technological Innovation

摘　　要：支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种新型机器学习方法,是一种建立在统计学基础上的分类器。首先简述了统计学习理论的主要内容,然后介绍并分析了支持向量机的工作原理、经典算法以及基本思想,归纳了支持向量机在化工生产、人脸识别、石油期货价格预测、高光谱反演、水资源质量分类评价等方面的应用。Support Vector Machines (SVM)is a kind of novel machine learning method,and a classifier based on statistical learning theory.This article has summarized the main contents of statistical learning theory first,and then introduced and analysed the basic principle of support vector machine (SVM),classics algorithm and the basic thought,summarized the application of the Support Vector Machines (SVM)in the chemical production,face recognition,oil futures price forecasting,hyperspectral inversion, the quality evaluation of the classification water resources and so on.

关 键 词：支持向量机 SVM理论 SVM应用 

分 类 号：TP11[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]