基于支撐矢量機的模式識別算法的研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁，還剩42頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權，請進行舉報或認領

文檔簡介

1、支撐矢量機(SVM，SupportVectorMachine)是基于統(tǒng)計學習理論的一種模式識別方法。使用結(jié)構(gòu)風險最小化原則替代經(jīng)驗風險最小化原則，避免了一些長期困擾其他模式識別方法的問題，使它對于小樣本學習有著較好的處理能力。利用核函數(shù)，把非線性空間的問題轉(zhuǎn)換到線性空間上來解決，降低了算法的復雜度。由于具有得天獨厚的優(yōu)點(完備的理論基礎和較好的學習性能)，使它成為當前模式識別領域研究的熱點。 本文首先對SVM的理論基礎—統(tǒng)計學習

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論