模式识别支撑向量机PPT学习教案.pptx

会计学1模式识别支撑模式识别支撑(zh chng)向量机向量机第一页，共39页。3.6 支撑(zh chng)向量机第1页/共39页第二页，共39页。2023/5/2633.6 支撑(zh chng)向量机第2页/共39页第三页，共39页。2023/5/2643.6 支撑(zh chng)向量机第3页/共39页第四页，共39页。2023/5/2653.6 支撑(zh chng)向量机第4页/共39页第五页，共39页。2023/5/2663.6 支撑(zh chng)向量机第5页/共39页第六页，共39页。2023/5/2673.6 支撑(zh chng)向量机第6页/共39页第七页，共39页。2023/5/2683.6 支撑(zh chng)向量机第7页/共39页第八页，共39页。2023/5/2693.6 支撑(zh chng)向量机第8页/共39页第九页，共39页。2023/5/26103.6 支撑(zh chng)向量机第9页/共39页第十页，共39页。2023/5/26113.6 支撑(zh chng)向量机第10页/共39页第十一页，共39页。2023/5/26123.6 支撑(zh chng)向量机第11页/共39页第十二页，共39页。2023/5/26133.6 支撑(zh chng)向量机第12页/共39页第十三页，共39页。2023/5/26143.6 支撑(zh chng)向量机第13页/共39页第十四页，共39页。2023/5/26153.6 支撑(zh chng)向量机第14页/共39页第十五页，共39页。2023/5/26163.6 支撑(zh chng)向量机公式公式(gngsh)推推导导第15页/共39页第十六页，共39页。2023/5/26173.6 支撑(zh chng)向量机非线性可分时非线性可分时第16页/共39页第十七页，共39页。2023/5/26183.6 支撑(zh chng)向量机非线性可分时非线性可分时第17页/共39页第十八页，共39页。2023/5/26193.6 支撑(zh chng)向量机非线性可分时非线性可分时第18页/共39页第十九页，共39页。2023/5/26203.6 支撑(zh chng)向量机非线性可分时，在广义线性非线性可分时，在广义线性判别函数时是变换判别函数时是变换(binhun)到新的空间中到新的空间中第19页/共39页第二十页，共39页。2023/5/2621广义广义广义广义(gungy)(gungy)线性判别函数线性判别函数线性判别函数线性判别函数 第20页/共39页第二十一页，共39页。2023/5/26223.6 支撑(zh chng)向量机一个一个(y)例子例子第21页/共39页第二十二页，共39页。2023/5/26233.6 支撑(zh chng)向量机X要变换要变换(binhun)到高维到高维空间空间第22页/共39页第二十三页，共39页。2023/5/26243.6 支撑(zh chng)向量机用用X的函数表示的函数表示(biosh)这种这种变换变换第23页/共39页第二十四页，共39页。2023/5/26253.6 支撑(zh chng)向量机用用X的函数的函数(hnsh)表示这种变表示这种变换换第24页/共39页第二十五页，共39页。2023/5/26263.6 支撑(zh chng)向量机要做要做(m+2)(m+1)/2次次乘法乘法(chngf)和和加法加法第25页/共39页第二十六页，共39页。2023/5/26273.6 支撑(zh chng)向量机第26页/共39页第二十七页，共39页。2023/5/26283.6 支撑(zh chng)向量机第27页/共39页第二十八页，共39页。2023/5/26293.6 支撑(zh chng)向量机第28页/共39页第二十九页，共39页。2023/5/26303.6 支撑(zh chng)向量机第29页/共39页第三十页，共39页。2023/5/26313.6 支撑(zh chng)向量机第30页/共39页第三十一页，共39页。2023/5/26323.6 支撑(zh chng)向量机第31页/共39页第三十二页，共39页。2023/5/26333.6 支撑(zh chng)向量机第32页/共39页第三十三页，共39页。2023/5/26343.6 支撑(zh chng)向量机第33页/共39页第三十四页，共39页。2023/5/26353.6 支撑(zh chng)向量机结论：结论：当我们处理非线性可分情况时，将特当我们处理非线性可分情况时，将特征向量变换到高维空间时，我们可以征向量变换到高维空间时，我们可以只要定义变换后的内积运算，而不必只要定义变换后的内积运算，而不必(bb)真的进行这种变换。统计学习真的进行这种变换。统计学习理论指出，只要这种运算满足理论指出，只要这种运算满足Mercer条件，它就可以作为这里的内积使用条件，它就可以作为这里的内积使用第34页/共39页第三十五页，共39页。2023/5/26363.6 支撑(zh chng)向量机第35页/共39页第三十六页，共39页。2023/5/26373.6 支撑(zh chng)向量机第36页/共39页第三十七页，共39页。2023/5/26383.6 支撑(zh chng)向量机由于最终的判别函数中实际只包含与支持向量的内由于最终的判别函数中实际只包含与支持向量的内积和求和，因此积和求和，因此(ync)，识别时的计算复杂度取，识别时的计算复杂度取决于支持向量的个数决于支持向量的个数第37页/共39页第三十八页，共39页。2023/5/26393.6 支撑(zh chng)向量机第38页/共39页第三十九页，共39页。