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上传时间: 2013-07-03
详细说明： 支持向量机（Support Vector Machine）是一种新近出现的解决模式识别问题的有效工具。它的数学模型可以归结为一个有约束的二次规划问题。如何快速准确地解这个二次规划，是SVM推广应用中的一个重要环节。我们尝试了数种可能的方法，用程序实现了其中最有效的一种——SMO算法（Sequential Minimal Optimization algorithm），并用块算法的思想（Chunking）对其作出了改进。本文将先给出待解决的数学模型，介绍我们所做的一些尝试，然后着重讨论SMO算法的原理、程序实现及其独特优势，最后阐述我们自己的一些新思想，主要是经过改进的Chunking SMO算法，并在附录中介绍SVM的基本原理。
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