1. P. H. Chen, C. J. Lin, and B. Schölkopf, A tutorial on ν-support vector machines, Appl. Stoch. Models. Bus. Ind. 2005,   21, 111-136. 
2. A. J. Smola and B. Schölkopf, A tutorial on support vector regression, Stat. Comput. 2004, 14, 199-222. 
3. V. D. Sanchez, Advanced support vector machines and kernel methods, Neurocomputing 2003, 55, 5-20. 
4. C. Campbell, Kernel methods: a survey of current techniques, Neurocomputing 2002, 48, 63-84. 
5. K. R. Müller, S. Mika, G. Rätsch, K. Tsuda, and B. Schölkopf, An introduction to kernel-based learning algorithms, IEEE Trans. Neural Netw. 2001, 12, 181-201. 
6. J. A. K. Suykens, Support vector machines: A nonlinear modelling and control perspective, Eur. J. Control 2001, 7, 311-327. 
7. V. N. Vapnik, An overview of statistical learning theory, IEEE Trans. Neural Netw. 1999, 10, 988-999. 
8. B. Schölkopf, S. Mika, C. J. C. Burges, P. Knirsch, K. R. Muller, G. Ratsch, and A. J. Smola, Input space versus feature space in kernel-based methods, IEEE Trans. Neural Netw. 1999, 10, 1000-1017. 
9. C. J. C. Burges, A tutorial on Support Vector Machines for pattern recognition, Data Min. Knowl. Discov. 1998, 2, 121-167. 
10. A. J. Smola and B. Schölkopf, On a kernel-based method for pattern recognition, regression, approximation, and operator inversion, Algorithmica 1998, 22, 211-231. 
11. Kristin, P.B. and C. Colin, Support vector machines: hype or hallelujah? SIGKDD Explor. Newsl., 2000. 2(2): p. 1-13.

以上部分摘自:http://www.support-vector-machines.org/SVM_review.html

本文来自CSDN博客,转载请标明出处:http://blog.csdn.net/chl033/archive/2009/07/29/4390028.aspx

SVM经典论文的更多相关文章

  1. PointCloud及其经典论文介绍

    这篇博客会介绍点云的基本知识,重点介绍最近两年发表的部分经典论文,有什么建议欢迎留言! 点云基本介绍 点云是某个坐标系下的点的数据集,包含了丰富的信息,可以是三维坐标X,Y,Z.颜色.强度值.时间等等 ...

  2. 巨经典论文!推荐系统经典模型Wide & Deep

    今天我们剖析的也是推荐领域的经典论文,叫做Wide & Deep Learning for Recommender Systems.它发表于2016年,作者是Google App Store的 ...

  3. Memory Networks01 记忆网络经典论文

    目录 1.Memory Networks 框架 流程 损失函数 QA 问题 一些扩展 小结 2.End-To-End Memory Networks Single Layer 输入模块 算法流程 Mu ...

  4. 经典论文系列| 实例分割中的新范式-SOLO

    前言: 这是实例分割中的一篇经典论文,以往的实例分割模型都比较复杂,这篇论文提出了一个简单且直接的实例分割模型,如何设计这种简单直接的模型且要达到一定的精度往往会存在一些困难,论文中有很多思路或思想值 ...

  5. 经典论文系列 | 目标检测--CornerNet & 又名 anchor boxes的缺陷

    ​ 前言: 目标检测的预测框经过了滑动窗口.selective search.RPN.anchor based等一系列生成方法的发展,到18年开始,开始流行anchor free系列,CornerNe ...

  6. 经典论文系列 | 缩小Anchor-based和Anchor-free检测之间差距的方法:自适应训练样本选择

    ​  前言  本文介绍一篇CVPR2020的论文,它在paperswithcode上获得了16887星,谷歌学术上有261的引用次数. 论文主要介绍了目标检测现有的研究进展.anchor-based和 ...

  7. Fully Convolutional Networks for semantic Segmentation(深度学习经典论文翻译)

    摘要 卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型.我们证明了经过端到端.像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术.我们的核心观点是建立"全卷积"网络,输入任意尺寸,经过有 ...

  8. temporal credit assignment in reinforcement learning 【强化学习 经典论文】

    Sutton 出版论文的主页: http://incompleteideas.net/publications.html Phd  论文:   temporal credit assignment i ...

  9. 经典论文翻译导读之《Google File System》(转)

    [译者预读] GFS这三个字母无需过多修饰,<Google File System>的论文也早有译版.但是这不妨碍我们加点批注.重温经典,并结合上篇Haystack的文章,将GFS.TFS ...

随机推荐

  1. ajax返回数据类型为JSON数据的处理

    JSON数据处理: 1.编码格式必须为utf8 2.echo json_encode($db->GuanQuery($sql));   返回的是关联数组.json_encode返回的是json数 ...

  2. ASP.NET SignalR 与 LayIM2.0 配合轻松实现Web聊天室 实战系列

    ASP.NET SignalR 与 LayIM2.0 配合轻松实现Web聊天室(零) 前言  http://www.cnblogs.com/panzi/p/5742089.html ASP.NET S ...

  3. jmap之使用说明与JVM配置

    详情可参见:http://blog.csdn.net/fenglibing/article/details/6411953. 1 2. 3.vi 打开查看,具体介绍请看上述链接. 4.查看tomcat ...

  4. 多个SVG图形集成到一个SVG图形上

    SVG:使用XML格式定义图像的可缩放矢量图形(Scalable Vector Graphics). 优点就不多说了,下面看看怎么将多个svg图形集成到一个svg图形上. 如果使用bootstrap框 ...

  5. python基础之文件操作

    对于文件操作中最简单的操作就是使用print函数将文件输出到屏幕中,但是这种操作并不能是文件保存到磁盘中去,如果下调用该数据还的重新输入等. 而在python中提供了必要的函数和方法进行默认情况下的文 ...

  6. 【leetcode】Remove Element

    题目概述: Given an array and a value, remove all instances of that value in place and return the new len ...

  7. outerHTML

    1,获取html结构:当前节点下的代码: jQuery.html() 是获取当前节点下的html代码,并不包含当前节点本身的代码: 2,jQuery.prop("outerHTML" ...

  8. js 数据类型问题

    1. alert(type of 变量名) console.log(type of 变量名); 可以答应数据类型 2.var cost_price=parseFloat(parseFloat($(&q ...

  9. 缓存依赖中cachedependency对象

    缓存依赖主要提供以下功能:1.SQL 缓存依赖项可用于应用程序缓存和页输出缓存.2.可在 SQL Server 7.0 及更高版本中使用 SQL 缓存依赖项.3.可以在网络园(一台服务器上存在多个处理 ...

  10. Leetcode N-Queens

    The n-queens puzzle is the problem of placing n queens on an n×n chessboard such that no two queens ...