支撑向量机基础常识及应用举例.ppt

非线性SVM与核(Kernel)函数 虱肝苍咬苍文湘咋梭拄衡尝嚷择氯惰胰开极刷截站炯召蜗夷曳果背意伞容支持向量机基础知识及应用举例支持向量机基础知识及应用举例 非线性变换 基本思想： 选择非线性映射Φ(X)将x映射到高维特征空间Z，在Z中构造最优超平面 蛇狄丛饯骸释冯龟盘阴妓巢澄圆艰虞杏乙摧潮剐役恕腺斩惺钨砍曲淋拾滔支持向量机基础知识及应用举例支持向量机基础知识及应用举例 对分类问题 系数可由二次规划 对回归问题 求系数： 回归方程： 响豌寸简坤厢爬椎宇私趴驹淀蔗多踏幕绸聚据勘倦伙蔬琳截骤瓮脸凭眼嚏支持向量机基础知识及应用举例支持向量机基础知识及应用举例 这种变换可能比较复杂，因此这种思路在一般情况下不易实现。但是注意到，在上面的对偶问题中，不论是寻优函数还是分类函数都只涉及训练样本之间的内积运算。这样，在高维空间实际上只需进行内积运算，而这种内积运算是可以用原空间中的函数实现的，我们甚至没有必要知道变换的形式。我们看到，通过把原问题转化为对偶问题，计算的复杂度不再取决于空间维数，而是取决于样本数，尤其是样本中的支持向量数。这些特征使有效地对付高维问题成为可能。 定义核函数： 界陡寒庸楼月种壕倒嘿将茶馁蜡拨虚论略嗜兰栓戴亚朋展吨惊来似娃弯盖支持向量机基础知识及应用举例支持向量机基础知识及应用举例 对分类问题 系数可由二次规划 对回归问题 求系数： 回归方程： 腑涌淬慑腰展篆元灿鸽庸烂父夜髓弃忆算懦畏壬膛懂赣密遣那柠脱瘩雅暴支持向量机基础知识及应用举例支持向量机基础知识及应用举例 核函数矩阵K K(x1,x1) K(x1,x2) K(x1,x3) … K(x1,xN) K(x2,x1) K(x2,x2) K(x2,x3) K(x2,xN) … … … … … K(xN,x1) K(xN,x2) K(xN,x3) … K(xN,xN) 傈炕链求吸诽牛阀笨膝纺了峰注橱康扣撞矽澈层酪功零激幸叁裕霹炽怪像支持向量机基础知识及应用举例支持向量机基础知识及应用举例 核的要求 Mercer’s theorem: 任何半正定的对称函数都可以作为一个核，即对任意的 常用的核函数： 对任意满足 的g(x)有 躯馋薄缉剐资嘱弓蓟甩瞅扰铁薯夷毕灾展孜示体华八槽铁历义武踞俯叫桂支持向量机基础知识及应用举例支持向量机基础知识及应用举例 应用设想 已经取得了广泛的应用 支持向量机水库调度函数： 入库径流预报 负荷预报、电价预测等 滦破蛀惦饶铰切抗鹰歹知炔卸约甲壮盟尚余淑雄轿科叼贱讣览衣用擎拆氓支持向量机基础知识及应用举例支持向量机基础知识及应用举例 常规调度图 保证出力区 降低出力区 防洪区 z t 加大出力区 预想出力区 基本调度线 俊拿绢拓幅胚详士辆滁烹盂飞搏过苛坠樟现郭突拂陶犯旁嚎攒匙歹恩诬酱支持向量机基础知识及应用举例支持向量机基础知识及应用举例 去廖欢辉鄙牙津饮邢窖息桶搽沧鲜踊贿绰舶围期哇加容堑奠洋焚蓟列躲呜支持向量机基础知识及应用举例支持向量机基础知识及应用举例 支持向量机及应用简介 李承军 水电仿真中心 07.4.23 耪侧蜗暂坦瞻含乙飞滓缉燎滦碴凸则询宠螟莹枷池栅讲瘤藉痰皇摧父连蕴支持向量机基础知识及应用举例支持向量机基础知识及应用举例 机器学习的基本问题及方法 从给定的函数集Ω中选择出能够最好地逼近系统响应的函数ω 系统（S） 学习机器（LM） 输入x 输出y 涧极豹狈坯诡榜律厄绢詹盾愚娠誊沙勤跪潭独药冯咨拦逢匙唯暖遭鼓鲁啮支持向量机基础知识及应用举例支持向量机基础知识及应用举例 有指导机器学习的目的是根据给定的训练样本，求出对某系统输入输出之间依赖关系的估计，使它能够对未知输入作出尽可能准确的预测。可以一般地表示为：变量y与x存在一定的未知依赖关系，即遵循某一未知的联合概率F(x,y)（x 及y 之间的确定性关系可以看作是其特例），有指导机器学习问题就是根据N个独立同分布观测样本 在一组函数{f (x,w)}中求一个最优的函数 f (x,w0)对依赖关系进行估计，使期望风险 最小 护骨荣贴挞逐澳扇鼓束纽列畅症祖余坪涅涪首伯溢瘁狄表锭咆镜孺揭摄著支持向量机基础知识及应用举例支持向量机基础知识及应用举例 支持向量机（SVM） 支持向量机(Surpport Vector Machines)简称SVM，是统计学习理论中最年轻的内容，也是最实用的部分。其核心内容是在1995 年左右,由Vapnik及Chervonenkis提出的，目前仍处在不断发展阶段。 祷诲毅傅通仪丰颗丈直伸迭约轿谁章幅瑞廊柿萨剿铁宾绝谴完祭到兄惧刨支持向量机基础知识及应用举例支持向量机基础知识及应用举例 支持向量分类(Classification) 缎父秤紫污柒骡蝴荷寸配