基于Hausdorff距离的SVM训练集选择方法 上传者：qq_42011 2024-04-17 07:12:06上传 PDF文件 934.19KB 热度 31次 这篇论文是一份关于支持向量机（SVM）训练集选择方法的参考资料，重点是基于Hausdorff距离的选取。作者探讨了如何利用Hausdorff距离来优化SVM模型的训练集，以提高模型的性能和泛化能力。该方法能够有效地避免过拟合和提高分类准确率。通过对比实验结果，论文验证了这种方法的有效性和可行性。 下载地址 用户评论 更多下载 下载地址 立即下载 用户评论 发表评论
