VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化準(zhǔn)則是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論中的重要內(nèi)容,基于這一理論的支持向量機(jī)算法由于具有好的泛化性能受到重視,并被研究用于文本分類問題.基于多項(xiàng)式核的研究工作認(rèn)為SVM的泛化能力不受多項(xiàng)式階數(shù)的影響,并且能夠處理很高維的分類問題,用于文本分類無需進(jìn)行特征選擇.研究發(fā)現(xiàn),隨著多項(xiàng)式核階數(shù)的升高,SVM文本分類器會(huì)出現(xiàn)過學(xué)習(xí)現(xiàn)象,并且特征數(shù)越多越明顯,特征選擇是必需的.通過估計(jì)函數(shù)集的VC維,基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化理論對(duì)此問題進(jìn)行分析,得出的結(jié)論跟實(shí)驗(yàn)結(jié)果相符.
標(biāo)簽： SVM 多項(xiàng)式 風(fēng)險(xiǎn) 準(zhǔn)則
上傳時(shí)間： 2013-12-01
上傳用戶：c12228
因其核函數(shù)的良好性態(tài),RBF核SVM(RBF-SVM)在實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)出良好的學(xué)習(xí)性能,但是RBF核函數(shù)中的參數(shù)對(duì)SVM的性能起決定性作用.闡述了RBF-SVM的性能隨著變化而變化的規(guī)律,并將RBF-SVM引入自動(dòng)羽絨識(shí)別系統(tǒng)中.根據(jù)自動(dòng)羽絨識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)際需求和RBF-SVM的性能變化規(guī)律,論述了本系統(tǒng)中參數(shù)的選取依據(jù)和選取過程,并且給出了的相關(guān)曲線變化圖.通過研究,最后得到適合本系統(tǒng)的識(shí)別模型,從而提高了系統(tǒng)的總體識(shí)別率.同時(shí),也驗(yàn)證了RBF-SVM的良好特性和其受參數(shù)的約束規(guī)律.
上傳時(shí)間： 2013-12-27
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svm(支持向量機(jī))是著名的文本分類算法。libsvm是其中的一種實(shí)現(xiàn)的最新版本，完全開源。linux環(huán)境。
標(biāo)簽： libsvm svm 支持向量機(jī) 文本分類
上傳時(shí)間： 2016-03-21
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svm(支持向量機(jī))是著名的分類算法，svmlight是其中的一種實(shí)現(xiàn)的最新版本。完全開源。
上傳時(shí)間： 2014-01-24
上傳用戶：BIBI
目前的svm(支持向量機(jī))分類算法開源實(shí)現(xiàn)如svmlight和svmlib都沒有界面，使用不方便。這個(gè)程序基于svmlight整合在VC++開發(fā)環(huán)境。將給VC用戶帶來極大方便。
標(biāo)簽： svmlight svmlib svm 支持向量機(jī)
上傳時(shí)間： 2013-12-15
上傳用戶：qunquan
svm(支持向量機(jī))分類算法本質(zhì)上是二類分類器，實(shí)現(xiàn)多類分類的方法一般是將多類分類看作是多個(gè)一對(duì)多的二類分類器。本程序就是基于svmlight的svm多類分類器實(shí)現(xiàn)。對(duì)分類感興趣的用戶請(qǐng)參照。配合中文分詞（參見我上傳的程序），可實(shí)現(xiàn)中文多類分本分類。
標(biāo)簽： svm 支持向量機(jī) 分類算法 分類器
上傳時(shí)間： 2014-01-06
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wcdma simulation for space time processing
標(biāo)簽： simulation processing wcdma space
上傳時(shí)間： 2016-03-24
上傳用戶：huangld
基于MATLAB編寫的SVM多分類算法程序
上傳時(shí)間： 2013-12-29
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SVM是一種常用的模式分類機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以效率高準(zhǔn)確度高聞名于世，libsvm和svmlight是常用的兩種SVM實(shí)現(xiàn)方法。
標(biāo)簽： SVM 模式 分類機(jī) 學(xué)習(xí)算法
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶：songrui
一篇使用svm進(jìn)行web文本分類的論文，希望對(duì)有興趣的人有用
上傳時(shí)間： 2013-12-17
上傳用戶：秦莞爾w
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