《支持向量机浙大》课件.pptx
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1、支持向量机浙大支持向量机浙大支持向量机简介支持向量机的基本原理支持向量机的实现与优化浙大的支持向量机研究进展支持向量机的未来展望目录目录CONTENTCONTENT支持向量机简介支持向量机简介01定义与特点定义支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)是一种监督学习模型,用于分类和回归分析。特点SVM通过找到能够将不同类别的数据点最大化分隔的决策边界来实现分类。它具有高度的泛化能力,对噪声和异常值具有较强的鲁棒性。起源支持向量机最初由Vladimir Vapnik和Alexey Chervonenkis在1974年提出,作为统计学习理论的一部分。发展历程随着计算技术
2、的进步,SVM逐渐成为机器学习领域的重要分支。研究者不断改进算法,提高其性能和适用性,使其在许多领域得到广泛应用。支持向量机的历史与发展分类问题SVM在文本分类、图像识别、生物信息学等领域有广泛应用。例如,在垃圾邮件过滤、人脸识别和基因分类等方面取得了显著成果。回归分析SVM也可用于回归分析,如预测股票价格、房价等。通过训练数据,SVM可以学习输入变量与输出变量之间的关系,并预测未来的趋势。异常检测SVM在异常检测方面也有应用,如信用卡欺诈检测、网络入侵检测等。通过构建正常行为的模型,SVM能够识别出与正常模式不符的异常数据点。支持向量机的应用领域支持向量机的基本原理支持向量机的基本原理020
3、3线性可分支持向量机的决策函数只与支持向量有关,因此具有较好的稀疏性和泛化性能。01线性可分支持向量机是一种二分类器,其基本思想是找到一个超平面,使得该超平面能够将两类样本完全分开。02在线性可分支持向量机中,通过求解一个二次规划问题,可以找到最优的超平面。线性可分支持向量机非线性可分支持向量机当数据集不是线性可分时,线性可分支持向量机无法直接应用。此时,可以通过引入核函数来将数据映射到更高维的空间,从而使得数据集变得线性可分。02非线性可分支持向量机通过使用不同的核函数,如高斯核、多项式核等,可以在不同的特征空间中寻找最优的超平面。03非线性可分支持向量机在处理复杂的非线性问题时具有较好的性
4、能。01123支持向量机的优化问题是一个二次规划问题,其目标是最小化分类间隔并最大化间隔边界。优化问题中的约束条件包括超平面的约束和样本点的约束。支持向量机的优化问题可以使用不同的算法进行求解,如SMO算法、牛顿法等。支持向量机的优化问题支持向量机的实现与优化支持向量机的实现与优化03适用于线性可分的数据集,计算速度快,但泛化能力较弱。线性核函数多项式核函数径向基函数(RBF)Sigmoid核函数适用于非线性可分的数据集,可以通过调整参数来控制模型的复杂度,但计算量大。常用的一种核函数,适用于多种类型的数据集,具有较好的泛化能力,但参数调整较为复杂。适用于二分类问题,能够将输出映射到任意区间,
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