计算机工程与应用 ›› 2008, Vol. 44 ›› Issue (12): 145-146.
王剑锋,杨 胜,谢 凯,李仁发
WANG Jian-feng,YANG Sheng,XIE Kai,LI Ren-fa
摘要: 提出一个新的基于样本点概率估计的支持向量机,通过定义相应样本数据点的概率估计值,以及相应的数据样本点到超平面的距离,来形成新的线性和非线性情况下的支持向量机。最后通过实验证明,在数据集的训练上,新的支持向量机比以往传统的支持向量机有更好的分类性能,并且缩短了支持向量机数据样本的训练时间。