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支持向量机方法PPT学习教案.pptx
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支持向量机方法PPT学习教案.pptx
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会计学
1
支持向量机方法
支持向量机
支持向量机
(Support V
ector Machin
e,
简称
SVM)
是在统计学习理论基础上提出
一种新型通用的机器
学习方法。它建立在
结构风险最小化原则
基础之上,具有很强
的学习能力。
05/01/2022
2
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页
支持向量机
其主要借助于最优化
方法解决数据挖掘中
的分类问题,是数据
挖掘技术中一个新的
研究热点。它是统计
学习理论中最年轻也
最实用的部分,在很
多领域得到了成功应
用,如人脸检测、手
写数字识别、文本分
类、生物信息学等。
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3
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2
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页
支持向量机的提出
SVM
理论源于
V
apinik
在
1963
年提出的
用于解决模式识别问
题的支持向量方法。
这种方法从训练集中
选择一组特征子集
,
使得对特征子集的线
性划分等价于对整个
数据集的分割。这组
特征子集称为支持向
量
SV
。在此后近
30
年中
,
对
SV
的研究
主要集中在对分类函
数的改进和函数预测
上。
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4
第
3
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页
支持向量机的提出
在
1971
年
,Kimel-d
orf
提出
使用线性不
等约束重新构造
SV
的核
空间
,
解决了一
部分线性不可分的问
题
,
为以后
S
VM
的
研究开辟了道路。
1990
年
, Grac
e,
Boster
和
V
apnik
等人开始对
SVM
技术
进行研究
,
并取得突破
性进展。
19
95
年
,
V
ap
nik
提出了统计
学习理论
,
较好地解决
了线性不可分的问题
,
正式奠定了
SVM
的理论基础。
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