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SVM在数据挖掘中的应用

作者:张辉; 张浩; 陆剑峰 同济大学CIMS研究中心; 上海; 200092

摘要:随着数据库系统使用的普及,数据库的规模也越来越大,如何从海量数据库中挖掘出有用的信息以供企事业单位使用,已经越来越引起人们的兴趣.支持向量机(SVM)是在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的机器学习方法,它基于结构风险最小化原则,能有效地解决过学习问题,具有良好的推广性能和较好的分类精确性.该文首先介绍统计学习理论和支持向量机的概念,然后进一步论述了SVM在数据挖掘中的应用.

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国际刊号:1000-3428

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