VC维理论和结构风险最小化准则是统计学习理论中的重要内容,基于这一理论的支持向量机算法由于具有好的泛化性能受到重视,并被研究用于文本分类问题.基于多项式核的研究工作认为SVM的泛化能力不受多项式阶数的影响,并且能够处理很高维的分类问题,用于文本分类无需进行特征选择.研究发现,随着多项式核阶数的升高,SVM文本分类器会出现过学习现象,并且特征数越多越明显,特征选择是必需的.通过估计函数集的VC维,基于结构风险最小化理论对此问题进行分析,得出的结论跟实验结果相符.
上传时间: 2013-12-01
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用于分类的支持向量机 支持向量机是20 世纪90 年代中期发展起来的机器学习技术,建立在结构风险最小化原理之上的支持 向量机以其独有的优点吸引着广大研究者,该文着重于用于分类的支持向量机,对其基本原理与主要的训练算法 进行介绍,并对其用途作了一定的探索.
上传时间: 2013-12-11
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非平衡数据集的分类问题经常出现在许多实际应用中.支持向量机在处理这一类问题时,整体分类性能比较低.为此,Veropoulos提出的采用不同惩罚系数的改进算法可以较好的解决此类问题.此外,可以利用序列最小优化算法简单快速的解决上述优化问题.
标签: Veropoulos 分类 非平衡 数据集
上传时间: 2014-01-19
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利用支持向量机的最优算法,来分割图像,可以得到有效地细胞分离图片
上传时间: 2015-05-17
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* 本算法用最小二乘法依据指定的M个基函数及N个已知数据进行曲线拟和 * 输入: m--已知数据点的个数M * f--M维基函数向量 * n--已知数据点的个数N-1 * x--已知数据点第一坐标的N维列向量 * y--已知数据点第二坐标的N维列向量 * a--无用 * 输出: 函数返回值为曲线拟和的均方误差 * a为用基函数进行曲线拟和的系数, * 即a[0]f[0]+a[1]f[1]+...+a[M]f[M].
上传时间: 2015-07-26
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提出了一个新的超声缺陷自动识别系统。该系统采用小波包分解提取超声信号的特征,采用混沌遗传算法来消除冗余和不相关的特征,并采用支持向量机(SVM) 来对缺陷进行识别。
上传时间: 2013-11-28
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基于蚁群算法和支持向量机的最优子集提取 蚁群算法采用蚁群系统!
上传时间: 2016-01-02
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本文的题目是改进的核函数算法及其在人脸识别中的应用研究。 本文在系统学习现有核函数及支持向量机相关理论的基础上,系统研究了自适应选择核函数算法,通过引入朴素正则风险最小化准则,提出了一种改进的在线核函数算法。算法采用截断误差最小化、合理选取拉格郎日因子等方法对新增样本进行训练,有效地克服了现有方法收敛精度低和不能自适应选择样本的困难。 根据独立分量分析的原理和特点,将改进的核函数算法引入人脸识别的研究中,给出了基于ICA-SVM的人脸识别算法及实现方法。 论文分别应用数值仿真及现有人脸数据库,分析了算法的数值特性并验证了算法的可靠性和实用性。 本文数值仿真与分析软件基于MATLAB和LABVIEW虚拟仪器设计开发。 本文档是nh文件,可以用caj打开。与大家共享!!
上传时间: 2016-02-14
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support vector manchine and kNN分类的源代码.支持向量机是数据处理的比较良好的方法.最紧邻分类也是比较经典的
标签: manchine support vector and
上传时间: 2016-03-08
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支持向量机用于分类的程序,相对于神经网络有较好的学习能力,适用于小样本情况!
上传时间: 2016-05-20
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