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基于 SVM 的非线性函数曲线拟合

基于 SVM 的非线性函数曲线拟合

内容简介

       支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种常见的判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。它是机构风险最小化算法，就是在训练误差和模型复杂度之间寻求平衡，防止过拟合，从而达到真实误差的最小化。在训练样本足够多的情况下，我们可以利用SVM 很好地拟合非线性函数。


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  • 作者简介
孙宁，重庆大学无线通信技术硕士研究生，主研方向为人工智能算法及其在无线通信中的应用。