后驗(yàn)支持向量機(jī)學(xué)習(xí)報(bào)告-全文預(yù)覽
【正文】 rolderr*(1+10^(7))) lambda=lambda*。 err=0。 if(det==0) lambda = lambda*10。 abs(e)10^(9)) break。 d=d+out(i)*d1。 d2=pp(i)*(1pp(i))。e=0。for it = 1:100 a=0。olderr = 10^30。B=log((prior0+1)/(prior1+1))。3 PPSVM實(shí)現(xiàn)我在matlab平臺上對Platt的理論進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)，并進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。有兩種方法可以較好解決這一問題，一是將訓(xùn)練集保留一部分（通常是30%）用來訓(xùn)練Sigmoid函數(shù)，這就使訓(xùn)練SVM和訓(xùn)練Sigmoid函數(shù)的訓(xùn)練集分開，就不存在訓(xùn)練Sigmoid的樣本中有支持向量造成Sigmoid函數(shù)的參數(shù)估計(jì)的不準(zhǔn)確。設(shè)SVM的輸入為，其中，誤差函數(shù)：，Platt的主要工作就是找到Sigmoid函數(shù)用于近似支持向量機(jī)的后驗(yàn)概率，Sigmoid函數(shù)轉(zhuǎn)換形式如下： 其中，f為標(biāo)準(zhǔn)SVM的輸出結(jié)果，表示在輸出值f的條件下分類正確的概率。貝葉斯分類器雖然能提供各類的后驗(yàn)概率，但貝葉斯分類器需要預(yù)先知道類條件概率密度，通常在實(shí)際問題中這是無法獲取的。后驗(yàn)支持向量機(jī)學(xué)習(xí)報(bào)告1 后驗(yàn)支持向量機(jī)支持向量機(jī)（SVM）是在由Vapnik等人發(fā)展的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一類學(xué)習(xí)算法，通過對線性可分訓(xùn)練集按類間最大間隔設(shè)計(jì)分類器的方法來達(dá)到較好的推廣能力。如銀行的信用欺詐檢測，銀行不僅想知道哪些人存在欺詐的可能，更希望能知道每個人欺詐的概率，這樣有助于銀行做出更好地決策。2 后驗(yàn)支持向量機(jī)PPSVMPlatt提出PPSVM，主要思想是用擬合一個后驗(yàn)概率的參數(shù)模型，將標(biāo)準(zhǔn)SVM的輸出結(jié)果映射為后驗(yàn)概率。最早訓(xùn)練Sigmoid函數(shù)所用的訓(xùn)練集
環(huán)評公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1