SVDD（（SupportVectorDataDescription）即支持向量数据描述，其基本思想是通过在映射到高维的特征空间中找出一个包围目标样本点的超球体，并通过最小化该超球体所包围的体积让目标样本点尽能地被包围在超球体中，而非目标样本点尽可能地排除在超球体中，从而达到两类之间划分的目的。
该方法目标是求出能够包含正常数据样本的最小超球体的中心a和半径R。
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2025/11/5 11:12:33
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2025/11/5 3:20:41
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滴滴在2017年KDD的论文，新鲜出炉的，和大家一起学习一下
2025/11/4 21:04:03
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没别的，我从csdn上下载下来的，花了15个币，我现在设置到最低2个币，因为无法0币。
希望平等获取。
希望平等获取。
2025/11/4 11:58:32
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POI推荐系统的论文，原文是英文，我做了中文翻译以及一点小小的整理
2025/11/4 3:35:17
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具体操作步骤如下：1.输入带检索图像。
2.选择检索库路径。
3.选择检索方式：基于颜色特征、基于形状特征或者基于颜色和形状综合特征。
4.点击【开始检索】按钮即可得到检索结果。
2.选择检索库路径。
3.选择检索方式：基于颜色特征、基于形状特征或者基于颜色和形状综合特征。
4.点击【开始检索】按钮即可得到检索结果。
2025/11/3 4:48:25
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