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The support vector machine is a new statistical learning method. It can solve small-sample, non-linear and high dimension problems by using structural risk minimization (SRM) instead of empirical risk minimization (ERM).
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释义
支持向量机则是一门新的统计模式分类方法,支持向量机用结构风险最小化原则代替了经验风险最小化原则,同传统的模式识别方法相比,支持向量机在小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。
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