论文将支持向量机的机器学习方法引入到医学图像的分类问题。首先概述 了支持向量机的理论基础和数学模型，着重介绍了支持向量机的推广能力和核 函数理论。其次介绍了一些主要的改进支持向量机学习算法，分析了这些算法 的优缺点。最后应用支持向量机方法对乳腺X线图像提取出来的特征样本进行 分类，采用交叉检验方法进行支持向量机核函数参数的选择，取得了较好的分 类准确率。

【课程简介】 本课程适合所有需要学习机器学习技术的同学，课件内容制作精细，由浅入深，适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节，如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85252312 【全部课程列表】 第1章 机器学习和统计学习 共75页.pptx 第2和12章 感知机和统计学习方法总结 共27页.pptx 第3章 k-近邻算法 共69页.pptx 第4章 贝叶斯分类器 共79页.pptx 第5章 决策树 共98页.pptx 第6章 Logistic回归 共75页.pptx 第7章 SVM及核函数 共159页.pptx 第8章 adaboost 共75页.pptx 第9章 EM算法 共48页.pptx 第10章 隐马尔科夫模型 共64页.pptx 第11章 条件随机场 共63页.pptx 第13章 无监督学习概论 共27页.pptx 第14章 聚类方法 共52页.pptx 第15章 奇异值分解 共66页.pptx 第16章 主成分分析 共67页.pptx 第17章 潜在语义

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