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文档简介

模式识别原理,华中科技大学图像识别与人工智能研究所 图像分析与智能系统研究室 曹治国,2019/6/12,1,3.6 支撑向量机,2019/6/12,3,3.6 支撑向量机,2019/6/12,4,3.6 支撑向量机,2019/6/12,5,3.6 支撑向量机,2019/6/12,6,3.6 支撑向量机,2019/6/12,7,3.6 支撑向量机,2019/6/12,8,3.6 支撑向量机,2019/6/12,9,3.6 支撑向量机,2019/6/12,10,3.6 支撑向量机,2019/6/12,11,3.6 支撑向量机,2019/6/12,12,3.6 支撑向量机,2019/6/12,13,3.6 支撑向量机,2019/6/12,14,3.6 支撑向量机,2019/6/12,15,3.6 支撑向量机,2019/6/12,16,3.6 支撑向量机,公式推导,2019/6/12,17,3.6 支撑向量机,非线性可分时,2019/6/12,18,3.6 支撑向量机,非线性可分时,2019/6/12,19,3.6 支撑向量机,非线性可分时,2019/6/12,20,3.6 支撑向量机,非线性可分时，在广义线性判别函数时是变换到新的空间中,2019/6/12,21,广义线性判别函数,2019/6/12,22,3.6 支撑向量机,一个例子,2019/6/12,23,3.6 支撑向量机,X要变换到高维空间,2019/6/12,24,3.6 支撑向量机,用X的函数表示这种变换,2019/6/12,25,3.6 支撑向量机,用X的函数表示这种变换,2019/6/12,26,3.6 支撑向量机,要做(m+2)(m+1)/2次乘法和加法,2019/6/12,27,3.6 支撑向量机,2019/6/12,28,3.6 支撑向量机,2019/6/12,29,3.6 支撑向量机,2019/6/12,30,3.6 支撑向量机,2019/6/12,31,3.6 支撑向量机,2019/6/12,32,3.6 支撑向量机,2019/6/12,33,3.6 支撑向量机,2019/6/12,34,3.6 支撑向量机,2019/6/12,35,3.6 支撑向量机,结论： 当我们处理非线性可分情况时，将特征向量变换到高维空间时，我们可以只要定义变换后的内积运算，而不必真的进行这种变换。统计学习理论指出，只要这种运算满足Mercer条件，它就可以作为这里的内积使用,2019/6/12,36,3.6 支撑向量机,2019/6/12,37,3.6 支撑向量机,2019/6/12,38,3.6 支撑向量机,由于最终的判别函数中实际只包含
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