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【摘 要】
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机器学习的基本问题是利用模型对数据进行拟合,其目标是追求泛化能力.虽然深度学习被认为是机器学习发展史上的第二次浪潮,但深度学习一般需要大规模的训练数据,而实际应用中往往会遇到训练数据的规模相对较小的情形,这时采用支持向量机等浅层机器学习方法就可以很好地解决或处理.本文以支持向量机为突破口,对大数据环境下拉格朗日支持向量机、基于支持向量机的增量学习以及基于hinge损失的在线成对学习等进行了研究.主
【机 构】
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湖北大学
【出 处】
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湖北大学
【发表日期】
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2021年01期
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