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    <title>支持向量机 on 办公AI智能小助手</title>
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      <title>支持向量机推断方法研究</title>
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      <description>&lt;h1 id=&#34;关于支持向量机推断的研究&#34;&gt;关于支持向量机推断的研究&lt;/h1&gt;&#xA;&lt;p&gt;线性支持向量机具有参数化的决策边界。本文研究相应参数的推断方法，这些参数反映了单个变量对决策边界的影响。提出的推断方法基于支持向量机损失函数的卷积平滑版本，相比原始支持向量机具有若干推断优势——原损失函数并非处处可微。&lt;/p&gt;</description>
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