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文档简介
Chapter
6
SupportVectorMachinesFigure6.1Illustrationoftheideaofanoptimalhyperplaneforlinearlyseparablepatterns:Thedatapointsshadedinbluearesupportvectors.Figure6.2Geometricinterpretationofalgebraicdistancesofpointstotheoptimalhyperplaneforatwo-dimensionalcase.Figure6.3Softmarginhyperplane(a)Datapointxi(belongingtoclassC1,representedbyasmallsquare)fallsinsidetheregionofseparation,butonthecorrectsideofthedecisionsurface.(b)Datapointxi(belongingtoclassC2,representedbyasmallcircle)fallsonthewrongsideofthedecisionsurface.Figure6.4Illustratingthetwomappingsinasupportvectormachineforpatternclassification:(i)nonlinearmappingfromtheinputspacetothefeaturespace;(ii)linearmappingfromthefeaturespacetotheoutputspace.Table6.1Figure6.5Architectureofsupportvectormachine,usingaradial-basisfunctionnetwork.Table6.2Figure6.6(a)PolynomialmachineforsolvingtheXORproblem.(b)InducedimagesinthefeaturespaceduetothefourdatapointsoftheXORproblem.Figure6.7ExperimentonSVMforthedouble-moonofFig.1.8withdistanced=–6.Figure6.8ExperimentonSVMforthedouble-moonofFig.1.8withdistanced=–6.5.Figure6.9Linearregression(a)Illustratingan-insensitivetubeofradius,fittedtothedatapointsshownasX’s.(b)Thecorrespondingploto
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