Support vector machines
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DOI：
10.1177/1536867x1601600407
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发表时间：
2016-01-01
期刊：
影响因子：
4.8
通讯作者：
Schonlau, Matthias
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Guenther, Nick;Schonlau, Matthias
支持向量机是以预测为主要目标的数学和机器学习技术。它们可以应用于连续，二元和分类结果，类似于高斯，逻辑和多项式回归。为此，我们引入了一个新的命令svmachines。这个包是广泛部署的libsvm的一个瘦包装器（Chang and Lin，2011，ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 2（3）：Article 27）。我们用两个例子来说明svmachines。
Support vector machines are statistical-and machine-learning techniques with the primary goal of prediction. They can be applied to continuous, binary, and categorical outcomes analogous to Gaussian, logistic, and multinomial regression. We introduce a new command for this purpose, svmachines. This package is a thin wrapper for the widely deployed libsvm (Chang and Lin, 2011, ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 2(3): Article 27). We illustrate svmachines with two examples.