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6統(tǒng)計學(xué)習(xí)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究-文庫吧

2025-09-11 21:46 本頁面


【正文】 成的實現(xiàn),既有免費的也有商業(yè)的軟件可用于測試。通過測試發(fā)現(xiàn)所獲取的結(jié)果主要依賴于三個因素:模型構(gòu)建的數(shù)據(jù)集的質(zhì)量、所調(diào)整的模型參數(shù)和用于計算模型處理結(jié)果的評價標(biāo)準(zhǔn)。在總結(jié)中,我們指出判斷這些預(yù)測模型測試結(jié)果的好壞所影響的因素。 2統(tǒng)計學(xué)習(xí)中的典型算法 支持向量機和k近鄰都是統(tǒng)計學(xué)習(xí)中的典型算法。支持向量機是從統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論思想的一種實現(xiàn),其工作是從數(shù)據(jù)集中建立具有一致性的評價器。支持向量機關(guān)系的問題是:一個模型如何根據(jù)僅僅給出的特征集和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集在未知的數(shù)據(jù)集中進行預(yù)測。在算法上,支持向量機通過解決約束二次優(yōu)化問題在數(shù)據(jù)集中建立最佳的分界線。通過使用不同的核心函數(shù),可以使模型包含不同程度的非線性和靈活性。因為他們可以從不同的高級統(tǒng)計思想中衍生出來,并且在模型計算時不會出現(xiàn)統(tǒng)計錯誤,因此支持向量機在過去的幾年都引起了大量的研究者的興趣。支持向量機的劣勢在于分類的是純粹的二分法,不會給出潛在的
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