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ISSN: 2333-9721
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核函数的性质及其构造方法

Keywords: 支持向量机核函数机器学习核方法

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Abstract:

支持向量机是一项机器学习技术,发展至今近10年了,已经成功地用于模式识别、回归估计以及聚类等,并由此衍生出了核方法。支持向量机由核函数与训练集完全刻画。进一步提高支持向量机性能的关键,是针对给定的问题设计恰当的核函数,这就要求对核函数本身有深刻了解。本文首先分析了核函数的一些重要性质,接着对3类核函数,即平移不变核函数、旋转不变核函数和卷积核,提出了简单实用的判别准则。在此基础上,验证和构造了很多重要核函数。

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