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支持向量机在机器学习中的应用研究     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】 Study on Application of Machine Learning Based on Support Vector Machine
【作者】 罗瑜;
【导师】 何大可;
【学位授予单位】 西南交通大学;
【学科专业名称】 交通信息工程及控制
【学位年度】 2007
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 西南交通大学
【网络出版投稿时间】 2008-04-01
【关键词】 支持向量机; 机器学习; 模式分类; 推广能力; 训练算法; 训练集缩减策略; 支持向量; 模型选择; 人脸识别; 信用评估;
【英文关键词】 support vector machine; machine learing; pattern recognition; generalization ability; trainning algorithm; strategy for reduciong of training set; support vector; model selection; face recognition; credit evaluation;
【中文摘要】 近十年来,基于统计学习理论的支持向量机方法逐渐成为机器学习的重要研究方向。与传统的基于经验风险最小化原则的学习方法不同,支持向量机基于结构风险最小化,能在训练误差和分类器容量之间达到一个较好的平衡,它具有全局最优、适应性强、推广能力强等优点。但是直到目前为止,支持向量机方法还存在一些问题,例如训练时间过长、核参数的选择等,成为限制支持向量机应用的瓶颈。本文的研究主要围绕以上两个问题展开,研究结果在多个国际通用的基准数据集上进行验证。 论文的主要成果如下: 1)系统地研究了支持向量机的训练方法。目前支持向量机的训练算法是以序贯最小最优化(SMO)为代表的,其中工作集的选择是实现SMO算法的关键。本文对基于Zoutendijk最大下降方向法和函数逼近的工作集选择方式进行了总结和整理,并对这种选择策略重新进行了严格的数学推导。研究指出,当二次规划问题的Gram矩阵在非正定的情况下,目前存在的工作集选择算法存在某些不足。 2)对于大规模训练集的缩减研究。支持向量机在小样本情况下具有优于别的机器学习算法的性能,但并不意味着支持向量机只限于应用在小样本情况。现实中...
【英文摘要】 During the last decades, the method of Support Vector Machine (SVM) based on the Statistical Learning Theory became an important research field in machine learning. Different from those traditional algorithms based on empirical risk minimization rule, SVM is based on structural risk minimization rule. So SVM can achieve a good balance between empirical risk and classifier capacity. In addition, SVM has other advantages such as global optimization, excellent adaptability and generalization ability. ...
【更新日期】 2008-05-08

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