SVM在不平衡样本集中的应用研究
姚程宽
安庆医药高等专科学校,安庆,246052
摘要：Vapnik等人提出基于统计学习理论的支持向量机( SVM, Support Vector Machices )算法,将其运用于模式识别中,取得了较好的效果.但传统的SVM算法针对不平衡样本集时,效果很不理想,很多的科研人员对该问题进行广泛而深入的研究,较为系统的回顾这一个研究分支在过去10年的发展动态.
关键词：支持向量机不平衡数据集统计学习理论
分类号：TP31(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2007-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 21-23,69 )
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