计算机科学 ›› 2009, Vol. 36 ›› Issue (7): 20-25.doi: 10.11896/j.issn.1002-137X.2009.07.004

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支持向量机处理大规模问题算法综述

文益民,王耀南,吕宝粮,陈义明   

  1. (湖南大学电气与信息工程学院 长沙410082);湖南工业职业技术学院 长沙410208);(上海交通大学计算机科学与工程系 上海200030);(湖南农业大学信息科学技术学院 长沙410073)
  • 出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
  • 基金资助:
    本文受国家863项目(2007AA04Z244) ,国家自然科学基金重点项目(60835004),湖南省博士 后科研资助专项计划项目(2008RS4005)资助。

Survey of Applying Support Vector Machines to Handle Large-scale Problems

WEN Yi-min,WANG Yao-nan, LU Bao-liang,CHEN Yi-ming   

  • Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要: 支持向量机在处理大规模问题时存在训练时间过长和内存空间需求过大的问题。分析了支持向量机在处理大规模问题时存在的局限性;对利用支持向量机处理大规模问题的各种算法进行了分类,并对每种算法的研究状况进行了较全面而深入的综述;对该领域内值得进一步研究的问题进行了讨论。

关键词: 支持向量机,大规模问题,机器学习

Abstract: Being applied to handling large-scale problems, support vector machines(SVMs) needs longer training time and larger memory. I}he paper analyzed the limitation of SVMs, classified the algorithms of applying SVMs to handle large-scale problems into seven types, and made profound and comprehensive analysis of each kind of algorithm. Moreover, some issues valuable for future exploration in this area were indicated and discussed.

Key words: Support vector machines, Largcscale problem, Machine learning

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