科琳娜·科尔特斯;弗拉基米尔·瓦普尼克 支持向量网络。 （英文） 兹比尔08316.8098 机器。学习。 20，第3期，273-297（1995）. 摘要：支持向量网络是一种用于两组分类问题的新型学习机。该机器在概念上实现了以下思想：输入向量被非线性映射到一个非常高维的特征空间。在该特征空间中，构造了一个线性决策面。决策曲面的特殊性质保证了学习机的高泛化能力。支持向量网络背后的思想之前是针对训练数据可以在没有错误的情况下分离的受限情况实现的。我们在这里将这个结果扩展到不可分离的训练数据。利用多项式输入变换证明了支持向量网络的高泛化能力。我们还将支持向量网络的性能与参与光学字符识别基准研究的各种经典学习算法进行了比较。 引用于1审查引用于979文件 MSC公司： 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 关键词：径向基函数分类器;支持向量网络;学习机器 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{C.Cortes}和\textit{V.Vapnik}，马赫。学习。20，第3号，273--297（1995；Zbl 0831.68098）