支撐向量機數(shù)據(jù)分類方法.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文系統(tǒng)地對支撐向量機(SVM)進行了研究討論.主要貢獻可歸納如下: 首先,簡要介紹了由于傳統(tǒng)神經網絡的發(fā)展和它在機器學習上的缺陷,導致支撐向量機的誕生;并提出了研究和應用支撐向量機的必要性和重要性以及現(xiàn)有支撐向量機的研究成果和存在的不足. 接下來,探討了支撐向量機理論基礎,主要介紹了支撐向量機概念和一般的較為通用的求解算法,而且也給出了這種算法的數(shù)值試驗,同時也體現(xiàn)出了該方法的缺陷和需要改進的地方,為以后的支撐向量機方

2、法的改進提供了理論基礎. 其次,介紹了支撐向量機的光滑技術,也是本文要介紹的重點內容.主要是從支撐向量機模型的非光滑性方面考慮,沿著前幾位工作者的研究方法又提出了一種新的多項式光滑函數(shù),從而提出了SSSVM方法,同時通過具體的數(shù)據(jù)試驗證明了此方法與其它幾種方法相比的優(yōu)勢所在. 最后,根據(jù)線性不可分數(shù)據(jù)點的結構特點并運用了幾何學中的球結構模型及支撐向量機中的核函數(shù)方法對支撐向量機進行研究,從而對線性不可分數(shù)據(jù)進行分類,產生

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