支持向量机及应用简介-豆柴文库

支持向量机及应用简介.ppt

2024-07-05

10金币

261KB

30页

yy****24

实名认证

内容提供者

1/10

2/10

3/10

4/10

5/10

6/10

7/10

8/10

9/10

10/10

亲，该文档总共30页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～

下载提示文本预览

如果您无法下载资料，请参考说明：

1、部分资料下载需要金币，请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档，再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压，在使用对应软件打开

相关资料

支持向量机及应用简介.ppt

支持向量机介绍统计学习理论支持向量机（SVM）机器学习的基本问题和方法有指导机器学习的目的是根据给定的训练样本，求出对某系统输入输出之间依赖关系的估计，使它能够对未知输入作出尽可能准确的预测。可以一般地表示为：变量y与x存在一定的未知依赖关系，即遵循某一未知的联合概率F(x,y)（x和y之间的确定性关系可以看作是其特例），有指导机器学习问题就是根据N个独立同分布观测样本在一组函数{f(x,w)}中求一个最优的函数f(x,w0)对依赖关系进行估计，使期望风险最小期望风险而对trainset上产生的风险Rem

2024-07-05

261KB

支持向量机及应用简介.ppt

支持向量机及应用简介机器学习的基本问题和方法有指导机器学习的目的是根据给定的训练样本，求出对某系统输入输出之间依赖关系的估计，使它能够对未知输入作出尽可能准确的预测。可以一般地表示为：变量y与x存在一定的未知依赖关系，即遵循某一未知的联合概率F(x,y)（x和y之间的确定性关系可以看作是其特例），有指导机器学习问题就是根据N个独立同分布观测样本在一组函数{f(x,w)}中求一个最优的函数f(x,w0)对依赖关系进行估计，使期望风险最小支持向量机（SVM）支持向量分类(Classification)线性分类

2024-09-14

876KB

支持向量机及支持向量回归简介.docx

3．支持向量机（回归）支持向量机支持向量机（SVM）是美国Vapnik教授于1990年代提出的，2000年代后成为了很受欢迎的机器学习方法。它将输入样本集合变换到高维空间使得其分离性状况得到改善。它的结构酷似三层感知器，是构造分类规则的通用方法。SVM方法的贡献在于，它使得人们可以在非常高维的空间中构造出好的分类规则，为分类算法提供了统一的理论框架。作为副产品，SVM从理论上解释了多层感知器的隐蔽层数目和隐节点数目的作用，因此，将神经网络的学习算法纳入了核技巧范畴。所谓核技巧，就是找一个核函数使其满足，代

2024-11-08

315KB

支持向量机SVM简介.pptx

会计学ff线性分类器线性分类器线性分类器具体化分类超平面及其间隔Plus-plane={x:w.x+b=+1}Minus-plane={x:w.x+b=-1}计算间隔设u和v是PlusPlane上的两个向量.则w.(u–v)是多少?Plus-plane={x:w.x+b=+1}Minus-plane={x:w.x+b=-1}向量w与PlusPlane垂直设x-是minusplane上任意一点设x+是plus-plane上距离x-最近的点Plus-plane={x:w.x+b=+1}Minus-plane=

2024-09-24

184KB

支持向量机SVM-简介.ppt

SupportVectorMachinesff线性分类器线性分类器线性分类器线性分类器最大间隔fWhy…最大间隔?具体化分类超平面及其间隔Plus-plane={x:w.x+b=+1}Minus-plane={x:w.x+b=-1}计算间隔设u和v是PlusPlane上的两个向量.则w.(u–v)是多少?Plus-plane={x:w.x+b=+1}Minus-plane={x:w.x+b=-1}向量w与PlusPlane垂直设x-是minusplane上任意一点设x+是plus-plane上距离x-最近

2024-05-20

172KB