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陈家伟

作品数：1 被引量：7H指数：1
供职机构：中国科学技术大学计算机科学与技术学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金国家科技重大专项更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇高斯
  • 1篇高斯核
  • 1篇SVM
  • 1篇参数选择

机构

  • 1篇中国科学技术...

作者

  • 1篇王行甫
  • 1篇陈家伟

传媒

  • 1篇计算机系统应...

年份

  • 1篇2014
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于高斯核的SVM的参数选择被引量：7
2014年
基于高斯核的支持向量机应用很广泛,高斯核参数σ的选择对分类器性能影响很大,本文提出了从核函数性质和几何距离角度来选择参数σ,并且利用高斯函数的麦克劳林展开解决了参数σ的优化选择问题.实验结果表明,该方法能较快地确定核函数参数σ,且SVM分类效果较好,解决了高斯核参数σ在实际应用中不易确定的问题.
王行甫陈家伟
关键词：支持向量机高斯核参数选择
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