Support Vector Machines
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DOI：
10.1007/978-1-4471-5571-3_16
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
7.4
通讯作者：
Ke-Lin Du;M. Swamy
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Ke-Lin Du;M. Swamy
SVM [12，201]是最流行的非参数分类算法之一。它是最优的，并且基于计算学习理论[200，202]。支持向量机的目标是通过寻找类间的最优超平面来最小化VC维，
SVM [12, 201] is one of the most popular nonparametric classification algorithms. It is optimal and is based on computational learning theory [200, 202]. The goal of SVM is to minimize the VC dimension by finding the optimal hyperplane between classes, wi