英语缩略词“NSV”经常作为“number of Support Vectors”的缩写来使用，中文表示：“支持向量数”。本文将详细介绍英语缩写词NSV所代表英文单词，其对应的中文拼音、详细解释以及在英语中的流行度。此外，还有关于缩略词NSV的分类、应用领域及相关应用示例等。
“NSV”（“支持向量数）释义
- 英文缩写词：NSV
- 英文单词：number of Support Vectors
- 缩写词中文简要解释：支持向量数
- 中文拼音：zhī chí xiàng liàng shù
- 缩写词流行度：6706
- 缩写词分类：Miscellaneous
- 缩写词领域：Unclassified
以上为number of Support Vectors英文缩略词NSV的中文解释，以及该英文缩写在英语的流行度、分类和应用领域方面的信息。
英文缩略词NSV的扩展资料
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Classifying an unknown class vector by such a classifying function, the calculation between each support vector and the vector to be classified can be avoided, which means that the speed of classification is independent of the number of support vectors.
使用这样的分类决策函数，可以避免分类时待分类向量和各个支持向量逐个进行的运算，使分类计算速度和支持向量个数无关。
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While using support vector regression to do function approximation, we can control the number of support vectors and the approximative performance all by two parameters.
在用支持向量回归进行函数逼近时，我们完全可以用两个参数来控制支持向量的个数和逼近的效果。
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The experimental results show that the improved algorithm can remarkably reduce the computation complexity and the speed of classification is the fastest, especially in the case of large number of support vectors.
实验结果表明，改进的快速分类算法较大幅度地减少了计算复杂度，提高了分类速度，尤其在训练集规模庞大、支持向量数(NSV)量较多的情况下，效果更加明显。
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The algorithm introduced the forgetting factor to get the support vectors at the first training. The number of support vectors is decreased by 28 %.
该算法在第一次小样本训练时引入了遗忘因子，该因子使支持向量数(NSV)减少了28%。
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It has many advantages, such as using kernel function to avoid local minimal point, sparse nature of solutions, limit used to control capacity or the number of support vectors, etc.
它拥有众多的优良特性，如利用核技术避免了解的局部最小、具有解的稀疏性、通过界限的作用达到容量控制或支持向量数(NSV)目的控制等等。
上述内容是“number of Support Vectors”作为“NSV”的缩写，解释为“支持向量数”时的信息，以及英语缩略词NSV所代表的英文单词，其对应的中文拼音、详细解释以及在英语中的流行度和相关分类、应用领域及应用示例等。
