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支持向量机理论及其应用

作　者: 胡骏
导　师: 陈清平
学　校: 武汉科技大学
专　业: 概率论与数理统计
关键词: 统计学习 支持向量机 输入向量机
分类号: O212.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


支持向量机在有两类的分类问题中有很好的应用,本文主要研究支持向量机的理论。在论文中,我们将讨论取代铰链损失函数的支持向量机,并考虑核逻辑回归模型。我们表明,核逻辑回归模型在执行两类分类支持向量机中的作用。此外,还利用核逻辑回归模型提供了一个基础概率的估计。在核逻辑回归模型的基础上,我们提出一个新的分类方法,所谓的输入向量机。和支持向量机类似的是,它只使用一小部分的训练数据而得到内核函数,而且它比支持向量机所需的数据量要小的多。这使得进口向量机在数据集一定的情况下,大大优于支持向量机。

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中图分类: > 数理科学和化学 > 数学 > 概率论与数理统计 > 数理统计 > 一般数理统计
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