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基于核的学习机研究综述


  摘 要:近年来核学习机已经成为机器学习界的一个热点问题,并在许多领域中得到了成功应用;然而作为一种尚未成熟的新技术,核学习机仍然存在很多局限性。介绍了核方法的基本思想,从有监督和无监督学习算法两方面对基于核的学习机进行了梳理,着重指出了核学习机研究中存在的问题和值得关注的研究方向,以期对核方法研究领域有较全面的把握。

  关键词:核方法; 有监督学习算法; 无监督学习算法; 支持向量机

  中图分类号:TP18文献标志码:A

  文章编号:1001-3695(2010)06-2011-05

  doi:10.3969/j.issn.1001-3695.2010.06.003

  Kernel-basedlearning machines research overview

  WANG Tao, LI Ai-hua, CAI Yan-ping, WANG Sheng-cai

  (Dept. of Mechanical & Electronic, The Second Artillery Engineering College, Xi’an 710025, China)

  Abstract:It is believed that the study of kernel methods is becoming a new hot area in the field of machine learning recently. Kernel methods have been applied in many fields successfully. But as a new technique,there are still plenty of limitations in kernel-based learning machines. This paper firstly analyzed the basic ideas of kernel-based learning machines then provided an introduction to some kinds of kernel learning machines developed recently from supervised learning and unsupervised learning. Pointed out the key issues and the future research directions on kernel learning machines finally. It is expected to understand kernel methods comprehensively.

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