文本分類ii-支持向量機sv-資料下載頁
2025-05-10 00:16本頁面
【正文】 樣本分析、因子篩選、信息壓縮、知識挖掘和數(shù)據(jù)修復等提供了新工具。 支持向量機的研究 ? 對支持向量機的研究主要集中在對 SVM本身性質的研究以及加大支持向量機應用研究的深度和廣度兩方面。 ? SVM訓練算法 ? 傳統(tǒng)的利用標準二次型優(yōu)化技術解決對偶問題的方法 ,是SVM訓練算法慢及受到訓練樣本集規(guī)模制約的主要原因。 ? 目前已提出了許多解決方法和改進算法 ,主要是從如何處理大規(guī)模樣本集的訓練問題、提高訓練算法收斂速度等方面改進。 ? 主要有：分解方法、修改優(yōu)化問題法、增量學習法、幾何方法等分別討論。 SVM分類算法 ? SVM分類算法 ? 訓練好 SVM分類器后 ,得到的支持向量被用來構成決策分類面。對于大規(guī)模樣本集問題 ,SVM訓練得到的支持向量數(shù)目很大 ,則進行分類決策時的計算代價就是一個值得考慮的問題。 ? 解決方法如：縮減集 (Reduced Set) SVM方法，采用縮減集代替支持向量集 ,縮減集中的向量不是支持向量 ,數(shù)目比支持向量少 ,但它們在分類決策函數(shù)中的形式與支持向量相同。 多類 SVM算法 ? SVM本質上是兩類分類器 . ? 常用的 SVM多值分類器構造方法有 : SVM package SVM package ? Joachims recently applied SVM to text categorization, and pared its performance with other classification methods using theReuters21578 corpus. His results show that SVM outperformed all the other methods tested in his experiments. SVM^light (software in C): ? 臺灣大學資訊系林智仁 (Lin ChihJen)開發(fā)的 libSVM，可下載 C++源代碼： ? 中科院計算所，文本分類系統(tǒng) (KNN 和 SVM) Outline ? SVM的理論基礎 ? 線性判別函數(shù)和判別面 ? 最優(yōu)分類面 ? 支持向量機 ? SVM的研究與應用
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