问问题描述
答精选答案
SVM是由模式识别中广义肖像算法（generalized portrait algorithm）发展而来的分类器，其早期工作来自前苏联学者Vladimir N. Vapnik和Alexander Y. Lerner在1963年发表的研究 。
1964年，Vapnik和Alexey Y. Chervonenkis对广义肖像算法进行了进一步讨论并建立了硬边距的线性SVM 。此后在二十世纪70-80年代，随着模式识别中最大边距决策边界的理论研究、基于松弛变量（slack variable）的规划问题求解技术的出现，和VC维（Vapnik-Chervonenkis dimension, VC dimension）的提出[12] ，SVM被逐步理论化并成为统计学习理论的一部分 。
1992年，Bernhard E. Boser、Isabelle M. Guyon和Vapnik通过核方法得到了非线性SVM 。
1995年，Corinna Cortes和Vapnik提出了软边距的非线性SVM并将其应用于手写字符识别问题，这份研究在发表后得到了关注和引用，为SVM在各领域的应用提供了参考。
答其他回答（2条）
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小宝知识屋
2026-10-06 00:17:51
是扫描速度调制;智能音量管理;系统虚拟机;支持向量机;空间矢量调制的意思。
例句:
The application and research progress of SVM in spatial information processing
支持向量机在空间信息处理领域的应用研究
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机械小咖
2026-10-06 00:17:51
SVM叫做支持向量机( Support Vector Machines)。
SVM是由Vanpik领导的AT&TBell实验室研究小组在1963年提出的一种新的非常有潜力的分类技术，SVM是一种基于统计学习理论的模式识别方法，主要应用于模式识别领域。
由于当时这些研究尚不十分完善，在解决模式识别问题中往往趋于保守，且数学上比较艰涩，因此这些研究一直没有得到充分的重视。
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评论列表（4条）
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本文概览：SVM是由模式识别中广义肖像算法（generalized portrait algorithm）发展而来的分类器，其早期工作来自前苏联学者Vladimir N. Vapnik和Alexander Y. Lerner在1963年发表的研究 。1964年，Vapnik和Alexey Y. Chervonenkis对广义肖像算法进行了进一步讨论并建立了硬边距的线性SVM 。此后在二十世纪70-80年代，随着模式识别中最大边距决策边界的理论研究、基于松弛变量（slack variable）的规划问题求解技术的出现