支持向量机课件
SVM的理论基础 线性判别函数和判别面 最优分类面 支持向量机 SVM的研究与应用。SVM的理论基础。SVM的理论基础就是统计学习理论。支持向量机(SVM)。支持向量机(SVM)就可以用来寻找此线性可分情形下的最优分类面。
支持向量机课件Tag内容描述:<p>1、,支持向量机1、线性可分情况下的支持向量机1)支持向量机的定义:支持向量机是一个特殊的线性分类器,其分类面满足(1)分类面与两类样本间的距离相等。(2)分类面与两类样本间的距离最大。支持向量(supportvector)的定义:见图,.,.,.,2)线性鉴别函数与分类面的对应关系线性鉴别函数与分类面不是一一对应的。每一个分类面有无穷多个鉴别函数与其相对应。,.,3)支持向量机设计的目的。</p><p>2、支持向量机 ( support vector machine,SVM),Wang Jimin Nov 18, 2005,Outline,SVM的理论基础 线性判别函数和判别面 最优分类面 支持向量机 SVM的研究与应用,SVM的理论基础,传统的统计模式识别方法只有在样本趋向无穷大时,其性能才有理论的保证。统计学习理论(STL)研究有限样本情况下的机器学习问题。SVM的理论基础就是统计学习理论。 传统的统计模式识别方法在进行机器学习时,强调经验风险最小化。而单纯的经验风险最小化会产生“过学习问题”,其推广能力较差。 推广能力是指: 将学习机器(即预测函数,或称学习函数、学习模型)对未。</p><p>3、支持向量机(SVM),什么是支持向量机?,图A给出了一个线性可分数据集(可以在图中画一条直线将两组数据点分开) 图B、C、D分别给出了一条分隔的直线,那么其中哪一条最好?是不是有寻找最佳拟合直线的感觉? 支持向量机(SVM)就可以用来寻找此线性可分情形下的最优分类面。(有人说SVM是最好的现成的分类器),1,什么是支持向量机? 支持向量机(Support Vector Machine)是一种非常。</p>