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王文剑
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期刊论文
一种基于数据独立性的SVC核参数选择方法
广西师范大学学报（自然科学版），2007，25（4）：59～62，-0001，（）：
摘要/描述
提出一种选择支持向量分类（Support Vector Classification，SVC）最优核参数的算法，称为MI（Maximum Isolation）算法，通过定义样本间的独立性，可以获得最优核参数和相应的最优学习模型。该算法可以在支持向量机训练之前得到最优的核参数，计算代价较小，实验证明所提出的算法简单有效。
【免责声明】以下全部内容由[王文剑]上传于[2010年03月30日 19时03分53秒]，版权归原创者所有。本文仅代表作者本人观点，与本网站无关。本网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。
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