2016年12月25日
SVM原理与实践
摘要： SVM迅速发展和完善，在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中.从此迅速的发展起来，已经在许多领域(生物信息学，文本和手写识别等)都取得了成功的应用.在地球物理反演当中解决非线性反演也有显著成效，例如（SVM在预测地下水涌水量问题等） 阅读全文
posted @ 2016-12-25 21:06 白鹭倾城 阅读(2472) 评论(0) 推荐(0)