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核机器学习方法研究     在线阅读 整本下载 分章下载 分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Kernel Based Learning Machines
【作者】 周伟达;
【导师】 焦李成;
【学位授予单位】 西安电子科技大学;
【学科专业名称】 电路与系统
【学位年度】 2003
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 西安电子科技大学
【网络出版投稿时间】 2003-10-20
【基金】 国家自然科学基金;国家高技术研究发展计划(863计划);高等学校博士学科点专项科研基金;国防科技技术预先研究基金
【关键词】 统计学习理论; 核机器; 支撑矢量机; 再生核; 再生核Hilbert空间; 模式识别; 回归估计; 数学规划; 复值样本; 主分量分析; 多用户检测; 数字均衡; 波束形成;
【英文关键词】 Statistical learning theory; Kernel machine; Support vector machine; Reproducing kernel; Reproducing kernel Hilbert space; Pattern recognition; Regression estimation; Mathematics programming; Complex-valued sample; Principal component analysis; Multiuser detection; Digital equalization; Beam forming;
【中文摘要】 从上世纪60年代始,人们开始研究基于数据的机器学习问题理论,直至上世 纪九十年代,在Vapnik等人的努力下,基于数据的机器学习理论得到了长足的发 展,形成了一门比较完善的统计学习理论,并在此基础上创建了一类全新的通用 的有效的机器学习算法:支撑矢量机。统计学习理论的精髓在于引入了假设函数 集容量控制的概念,学习机为了获得好的推广能力,需在假设函数集容量控制和 最小化经验风险之间作一个好的折衷。在统计学习理论出现和完善之前,在机器 学习中引入核函数,更广义地说就是引入非线性映射和非线性函数技术早已有之。 但核函数真正在机器学习中获得成功应用始于支撑矢量机。其原因就是由于引入 了非线性函数,使得学习机假设函数集太大,容易导致学习机的过拟合而降低推 广能力。正是统计学习理论和核技术的结合,才触发了从上世纪九十年代中期开 始的核机器的出现和快速成功的发展。目前主要的核机器技术包括支撑矢量机、 ...
【英文摘要】 In the early of 1960s the theory of machine learning based on the databegan to be studied. It had not been well developed until Vanpik et al completed Statistical Learning Theory (SLT) and proposed a new general and efficient machine learning algorithm.Support Vector Machines (SVMs) in the 1990s. The concept of capacity control of a learning machine plays an important role in the SLT. It is necessary for a learning machine to achieve a good balance between theempirical risk and capacity control o...

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导师:焦李成    导师单位:西安电子科技大学    学位授予单位:西安电子科技大学
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