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上传时间: 2009-12-08
详细说明： 继神经网络方法之后，支持向量机成为机器学习领域中的有效方法，但是核函数的评价和选取问题一直存在。该文从结构风险出 发，通过经验风险和置信区间2个方面对核函数的性能进行量化，给出评价核函数性能的公式，指出传统经验风险定义的缺陷，并提出了 一个新的定义。实验证明了该算法的可行性和有效性。
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