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Support Vector Machines: Theory and Applications
AI Wu
Department of Mathematics, Xidian University, Xi’an 710071, China
September 16, 2012
2012-9-16 AI WuAI Wu Support Vector Machines: Theory and ApplicationsSupport Vector Machines: Theory and Applications 1
Outline
• 1. Main Idea of SVM
• 2. Support Vector Classification(SVC)
• 3. Support Vector Regression(SVR)
• 4. SVM Variants
• 5. Applications of SVM
• 6. References
2012-9-16 AI Wu Support Vector Machines: Theory and Applications 2
1. Main Idea of SVM
2012-9-16 AI Wu Support Vector Machines: Theory and Applications 3
1. Main Idea of SVM Learning Methodology
Machine Learning
• Machine
• The construction of machines capable of learning from
experience has for a long time been the object of both
philosophical and technical debate.(Nello, 2000)
Batch Learning X Supervised Learning
G S
Online Learning y Unsupervised Learning
G: Generator
LM S: Supervisor
y LM: Learning Machine
Fig. 1.1 Learning machine Illustration
2012-9-16 AI Wu Support Vector Machines: Theory and Applications 4
1. Main Idea of SVM Learning Methodology
Three Main Learning Problems(Vapnik, 1995)
• Classification (Pattern Re
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