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SVM教程PPT

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Support Vector Machine

(and Statistical Learning Theory)

Tutorial

Jason Weston

NEC Labs America

4 Independence Way, Princeton, USA.

jasonw@nec-labs.com

1 Support Vector Machines: history

• SVMs introduced in COLT-92 by Boser, Guyon & Vapnik. Became

rather popular since.

• Theoretically well motivated algorithm: developed from Statistical

Learning Theory (Vapnik & Chervonenkis) since the 60s.

• Empirically good performance: successful applications in many

ﬁelds(bioinformatics,text,imagerecognition,...)

2 Support Vector Machines: history II

• Centralized website: www.kernel-machines.org.

• Several textbooks, e.g. ”An introduction to Support Vector

Machines” by Cristianini and Shawe-Taylor is one.

• A large and diverse community work on them: from machine

learning, optimization, statistics, neural networks, functional

analysis, etc.

3 Support Vector Machines: basics

[Boser, Guyon, Vapnik ’92],[Cortes & Vapnik ’95]

margin

Nice properties: convex, theoretically motivated, nonlinear with kernels..

4 Preliminaries:

• Machine learning is about learning structure from data.

• Although the class of algorithms called ”SVM”s can do more, in this

talk we focus on pattern recognition.

• So we want to learn the mapping: X7→Y,wherex ∈Xis some

object and y ∈Yis a class label.

• Let’s take the simplest case: 2-class classiﬁcation. So: x ∈ R

y ∈{±1}.

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