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机器学习SVMPPT教案.pptx
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机器学习SVMPPT教案.pptx
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会计学
1
机器学习
SVM
内 容
SVM
概述
结构风险最小化
线性
SVM
SVM
求解
处理线性不可分
问题
SVM
训练算法
第
1
页
/
共
48
页
概述:
支持向量机发展历史
1963
年,
Vapnik
在解决模式识别问题时提出了
支持
向量
方法。起决定性作用的样本为
支持向量
1971
年,
Kimeldorf
构造基于
支持向量
构建核空间的
方法
1992
年,
Vapnik
等人开始对
支持向量机
进行研究。
1995
年,
Vapnik
等人正式提出统计学习理论。
第
2
页
/
共
48
页
概述
通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义
为特征空间上的间隔最大的线性分类器,即支持向量
机的学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸
二次规划问题的求解。
上个世纪
90
年代,支持向量机获得全面发展,在实际
应用中,获得比较满意的效果,成为
机器学习领域的
标准工具
第
3
页
/
共
48
页
常用的机器学
习方法比较
概率分布的方法(
经典的方法
)
Bayes
方法
, GMMs
用于复杂分布
建模
决策树的方法(
C4.5
)
属性具有明
确含义时使
用,一种经
典的方法
近邻分类
简单的方法
,如果样本
有代表性,
维数不高时
好用
支撑向量机
高维空间的
小样本学习
Boosting
算法
大量训练样
本下可以取
得好的效果
,速度很快
人工神经网络
ANN
大量训练样
本下可以取
得好的效果
,速度较慢
第
4
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/
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48
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