很不错的资料 关于支持向量机算法方面的论文 很有参考的价值

1．在综述了当前高性能计算领域热门技术的基础上，选择GPU作为并行支持向量 机的实现工具。在GPU编程方法方面，选择了OpenCL作为具体的代码实现技术，并搭 建了GPU计算的实验平台和基于VisualStudio2010的OpenCL的开发环境。 2．介绍了支持向量机理论的基本原理及其数学模型，引出了SMO训练算法并对其 进行了详细的说明。研究了LibSVM的使用方法，并在之前搭建的两个平台上做了实验 仿真，以用来作为参照基准。 3．根据SVM训练和预测算法中的并行点，提出了用于多类分类器的

【摘要】 基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方面。统计学习理论(SLT)是一种专门研究小样本情况下机器学习规律的理论，它建立在一套较坚实的理论基础之上的，为解决有限样本学习问题提供了一个统一的框架也发展了一种新的通用学习方法一支持向量机(SVM)，较好的解决小样本学习问题。与神经网络等其它学习方法相比，它的结构通过自动优化的方法计算出来，并且避免了局部最小点、过学习等缺陷。 以往大部分研究主要集中在支持向量机分类理论和应用上，近年来关于支持向量机回归(SVMR)的研究也显示出其优异的性能。