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MATLAB代做|FPGA代做|Python代做--支持向量机多类分类的MATLAB仿真

时间:2019-1-22 2:47:36 点击:

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支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一类按监督学习(supervised learning)方式对数据进行二元分类(binary classification)的广义线性分类器(generalized linear classifier),其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面(maximum-margin hyperplane) [1-3]  。
SVM使用铰链损失函数(hinge loss)计算经验风险(empirical risk)并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险(structural risk),是一个具有稀疏性和稳健性的分类器 [2]  。SVM可以通过核方法(kernel method)进行非线性分类,是常见的核学习(kernel learning)方法之一 [4]  。

SVM被提出于1963年,在二十世纪90年代后得到快速发展并衍生出一系列改进和扩展算法,包括多分类SVM [5]  、最小二乘SVM(Least-Square SVM, LS-SVM) [6]  、支持向量回归(Support Vector Regression, SVR) [2]  、支持向量聚类(support vector clustering) [7]  、半监督SVM(semi-supervised SVM, S3VM) [8]  等,在人像识别(face recognition)、文本分类(text categorization)等模式识别(pattern recognition)问题中有广泛应用 [9-10]  。


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作者:支持向量机 来源:支持向量机
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