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搜索资源列表

  1. 支持向量机导论.pdf

  2. 持向量机（SVM）是在统计学习理论的基础上发展起来的新一代学习算法，该算法在文本分类、手写识别、图像分类、生物信息学等领域中获得了较好的应用。本书是第一本支持向量机方面的导论型读物。它从机器学习算法的基本问题开始，循序渐进地介绍相关的背景知识，包括线性分类器、核函数特征空间、推广性理论和优化理论，从而很自然地引出了支持向量机的算法。书的末尾还详细讨论了一系列支持向量机的重要应用以及实现的技巧。该书提供的大量相关文献以及网站链接为进一步学习提供了有效线索，有助于读者及时跟踪该领域的最新信息。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-18
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：realzhang9

  1. 基于向量空间的web分类

  2. 支持向量机(Support Vector Machines，简称SVM)是在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的学习方法，它已初步表现出很多优于其它方法的性能。由于采用了结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则，使得较好地解决了小样本学习的问题；又由于采用了核函数思想，使它把非线性空间的问题转换到线性空间，降低了算法的复杂度。正是因为其完备的理论基础和出色的学习性能，该技术己成为机器学习界的研究热点，并在很多领域都得到了成功的应用，如人脸检测、手写体数字识别、文本自动分类等。

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2009-09-07
    • 文件大小：238592
    • 提供者：woshilong

  1. SVM支持向量机学习课件

  2. 学习SVM的好资源，线性分类器，将分类转化为优化问题，其中包括部分证明，讲解了关于线性不可分和软间隔优化还有核函数

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-11-24
    • 文件大小：721920
    • 提供者：singlala

  1. 基于核函数的人脸检测研究

  2. 人脸识别是模式识别与计算机视觉、生物识别技术的交叉学科，而人脸检 测是人脸识别系统的关键环节。根据生物识别领域内最新研究表明，非线性样 本的处理和降维是人脸识别研究现今面临的两个主要问题。 核函数作为一种有效的处理非线性空间(可分/不可分)样本和迅速降维 的理论和方法，随着支持向量机的普及，在近年来的模式识别领域得到了广泛 的关注。将“核方法”与传统的特征提取和分类方法相结合，相继产生了许多 新颖、有效的检测识别方法。本文主要研究内容是核函数的基础理论、算法性 能改进以及在人脸检测中的应用。

  3. 所属分类：其它

  1. 支持向量机导论.pdf

  2. 支持向量机（SVM）是在统计学习理论的基础上发展起来的新一代学习算法，它在文本分类、手写识别、图像分类、生物信息学等领域中获行较好的应用。本书是第一本综合介绍支持向量机（SVM）的书籍，它从机器学习算法的基本问题开始，循序渐进地介绍相关的背景知识，包括线性分类器、核函数特征空间、推广性理论和优化理论，在此基础上很自然地引出了支持向量机的算法。本书末尾还详细讨论了一系列支持向量机的重要应用及其实现的技巧。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-12-04
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38886309

  1. 机器学习中的核覆盖算法

  2. 基于统计学习理论的支持向量机(SVM)方法在样本空间或特征空间构造最优分类超平面解决了分类器的构造问题,但其本质是二分类的,且核函数中的参数难以确定,计算复杂性高.构造性学习算法根据训练样本构造性地设计分类网络,运行效率高,便于处理多分类问题,但存在所得的分界面零乱、测试计算量大的缺点.该文将SVM中的核函数法与构造性学习的覆盖算法相融合,给出一种新的核覆盖算法.新算法克服了以上两种模型的缺点,具有运算速度快、精度高、鲁棒性强的优点.其次,文中给出风险误差上界与覆盖个数的关系.最后给出实验模拟

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-11
    • 文件大小：243712
    • 提供者：qq_28339273

  1. 机器学习算法基础学习总结

  2. 机器学习算法基础学习总结2.基本算法 2.1 Logistic回归 优点:计算代价不高,易于理解和实现。 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高 适用数据类型:数值型和标称型数据。 类别:分类算法。 试用场景:解决二分类问题。 简述: Logistic回归算法基于 Sigmoid函数,或者说 Sigmoid就是逻辑回归函数。 Sigmoid函数定义如下:1/(1-exp(-z))。函数值域范围(0,1)。可以用来做分 类器。 Sigmoid函数的函数曲线如下: 逻辑凹归模型分解如下:(1)首先将不同

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-02
    • 文件大小：312320
    • 提供者：abacaba

  1. 哈工大模式识别SVM讲义

  2. 哈工大模式识别SVM讲义，哈工大模式识别研究生课程资源数针对a的最大化,同吋考虑(7)式的约束,得到原始问题的对儁优化问题: 对偶优化问题 max(a)=2a1-2∑2xx (8) 约束 ≥0,i=1 22 原始优化问题和对偶优化问题都是典型的线性不等式约朿条件下的二次优化问题,求解 两者中的任何一个都是等价的。但SVM算法一般求解的是对偶问题,因为它有如下两个特 l、对偶问题不直接优化权值矢量w,因此与样本的特征维数d无关,只与样本的数量 n有关。当样本的特征维数很高时,对偶问题更谷易求解 2

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-03-03
    • 文件大小：239616
    • 提供者：qq_27328663