SVM支持向量机基本原理及应用课件

支持向量机(SVM)，王继民诺夫18，2005，1，学习交流PPT的理论基础，提纲，SVM线性判别函数的研究与应用及判别面的最优分类支持向量机SVM，2，学习交流PPT的理论基础，SVM，传统的统计模式识别方法只有当样本趋于无穷大时，其性能才有理论保证。统计学习理论研究样本有限的机器学习问题。SVM的理论基础是统计学习理论。传统的统计模式识别方法强调机器学习中经验风险的最小化。然而，简单的经验风险最小化会导致“过度学习问题”，推广能力差。提升能力是指：正确预测学习机未来输出的能力(即预测功能，或学习功能，学习模型)。3、学会交流PPT，过度学习问题，“过度学习问题”:在某些情况下，当训练误差太小时，就会导致提升能力下降。例如，对于一组训练样本(x，y)，x分布在实数范围内，y在0，1之间。无论这些样本由哪个模型生成，我们都可以使用y=sin(w*x)来拟合，使训练误差为0。4。学习PPT和SVM。根据统计学习理论，学习机的实际风险由两部分组成：经验风险值和置信区间值。然而，基于经验风险最小化准则的学习方法只强调训练样本的经验风险最小化误差，没有最小化置信区间值，因此泛化能力较差。Vapnik提出的支持向量机(SVM)以训练误差为优化问题的约束条件，以置信区间的值最小化为优化目标，即SVM是一种基于结构风险最小化准则的学习方法，其泛化能力明显优于一些传统的学习方法。形成期为1992-1995年。学习PPT，由于SVM的解最终转化为二次规划问题的解，SVM的解是全局唯一的最优解。SVM在解决小样本、非线性和高维模式识别问题上有许多独特的优势，可以推广应用于函数拟合等其他机器学习问题。约阿希姆最近在路透社21578中采用了SVM进行文本分类。它还声称它比目前公布的其他方法更好。6.学习交流PPT、提纲、SVM线性判别函数的理论基础和SVM最优分类面的研究与应用。7.学习交流线性规划、线性判别函数和判别面。线性判别函数是指由X的各种分量线性组合而成的函数。两类问题的判定规则是：如果g(x)0，则X属于C1，如果G(X)0；当X点在超平面的负侧时，g(x)0确定X属于C1。如果g(x)0确定X属于C2。如果g(x)=0，则可以将X任意分配给某个类别，或者可以拒绝该确定。学习交流PPT，广义线性判别函数，16，学习交流PPT，广义线性判别函数，17，学习交流PPT，设计线性分类器，18，学习交流PPT，Fisher线性判别法，如Fisher线性判别法，主要解决将D维空间的样本投影到一条直线上形成一维空间，即压缩到一维的问题。然而，在将D维空间中分离良好的样本投影到一维空间之后，它们可能会混合在一起并且不能被分割。然而，一般来说，总是可以找到某个方向，这样样本的投影可以在该方向的直线上最好地分离。目的是降低维度并在低维度空间中划分它。19.学习交流PPT的理论基础，概述SVM线性判别函数和判别面最优分类面支持向量机的研究和应用。20.学习交流PPT，最优分类面，SVM是从线性可分条件下的最优分类面发展而来的。基本思想可以由图2中的二维情况来说明。在图中，方形点和圆形点代表两种类型的样本。h是分类线，H1和H2是穿过样本的直线，最靠近分类线，平行于分类线，21，学习通信PPT，最优分类面，22，学习通信PPT，如何找到最优分类面，23，学习通信PPT，最优分类面，24，学习通信PPT，轮廓，SVM线性判别函数的理论基础和判别面最优分类面支持向量机SVM研究与应用，25，学习通信PPT，支持向量机，上一节得到的最优分类函数如下：该公式只包含待分类样本和训练样本中支持向量的内积运算。因此，要解决特征空间中的最优线性分类问题，我们只需要知道该空间中的内积运算。通过非线性变换，可以将非线性问题转化为高维空间中的线性问题，并在变换空间中找到最优分类面。这种转换可能相对复杂，因此在正常情况下这种想法不容易实现。26，学习交流PPT，支持向量机，27，学习交流PPT，选择核函数，28，学习交流PPT，SVM方法的特点。非线性映射是SVM方法的理论基础，SVM用内积核函数代替非线性映射到高维空间；(2)特征空间划分的最优超平面是SVM的目标，最大化分类裕度的思想是SVM方法的核心。(3)支持向量是SVM的训练结果，在SVM分类决策中起着决定性的作用。SVM是一种新颖的小样本学习方法，具有坚实的理论基础。它基本上不涉及概率测度和大数定律，因此不同于现有的统计方法。从本质上讲，它避免了传统的从归纳到演绎的过程，实现了从训练样本到预测样本的高效“直推推理”，大大简化了通常的分类和回归问题。29、学习PPT和SVM方法的特点。SVM的最终决策函数仅由几个支持向量决定。计算的复杂性取决于支持向量的数量，而不是样本空间的维数，这在某种意义上避免了“维数灾难”。少量的支持向量决定最终的结果，这不仅有助于我们抓住关键样本并“消除”大量的冗余样本，也决定了该方法不仅算法简单，而且具有较好的“鲁棒性”。这种“稳健性”主要体现在：增加或删除非支持向量样本对模型没有影响；(2)支持向量样本集具有一定的鲁棒性；在一些成功的应用中，SVM方法对核选择不敏感。30，学习交流PPT，概述，SVM的理论基础研究和应用线性判别函数和最佳分类判别面支持向量机SVM，31，学习交流PPT，应用SVM，近年来，SVM方法已成功应用于图像识别，信号处理和基因图谱识别，显示其优势。SVM通过核函数实现了到高维空间的非线性映射，因此它适用于解决本质上的非线性分类、回归、密度函数估计等问题。支持向量方法还为样本分析、因子选择、信息压缩、知识挖掘和数据修复提供了新的工具。32、学习交流PPT，支持向量机研究，支持向量机研究主要集中在SVM本身的性质和增加支持向量机应用研究的深度和广度。传统的利用标准二次优化求解对偶问题的方法是SVM训练算法速度慢且受训练样本集大小限制的主要原因。目前，已经提出了许多解决方案和改进算法，主要是从如何处理大规模样本集的训练问题和提高训练算法的收敛速度两个方面进行的。主要内容有：分解法、改进优化法、增量学习法、几何法等。33、学习PPT、SVM分类算法、SVM分类算法训练完SVM分类器后，将得到的支持向量用于形成决策分类面。对于大规模样本集问题，SVM训练产生大量支持向量，因此分类决策的计算代价是一个值得考虑的问题。例如，简化数据集)SVM方法使用简化集