检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]江南大学物联网工程学院
出 处:《数字通信世界》2019年第6期116-117,共2页Digital Communication World
基 金:国家自然科学基金(NO.61572237)
摘 要:支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法,因其可以避免过拟合的优越性质现已广泛应用于人工智能的各个领域。本文依据支持向量机的原理,分析了多种基于支持向量机多分类技术的优缺点,并将它们的分类效果进行实验对比,最后总结了各种多分类方法的适用场景。
关 键 词:有向无环图支持向量机 一对多分类器 一对一分类器 多类别分类
分 类 号:TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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