基于统计学习理论的支持向量机算法研究

摘要：

本文对基于统计学习理论的支持向量机算法进行了研究。文章介绍了SVM的基本方法，通过SVM的数学表达形式来描述其分类原理，并将其与文本分类中常用的KNN算法进行了比较，通过其比KNN算法更高的整体查全率和查准率说明了SVM算法良好的分类性能。

关键词： 支持向量机 机器学习 计算机数学

作者: 孟祥国 马军 段昕

作者单位: 山东大学计算机学院,济南,250061

会议类型: 国内会议

会议名称: 2006年全国理论计算机科学学术年会

会议地点: 长春

会议语种:中文

页码: 252-253,265

在线出版日期: 2006-08-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）