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基于二叉平衡决策树的SVM多分类算法的改进 报告时间： 开题报告 之 报告人： 导师: 主要内容 1 课题背景 2 研究内容 3 研究思路 4 创新之处 1 课题背景 2 研究内容 3 研究思路 4 创新之处 研究的课题 研究现状 理论基础 研究的课题 通过训练样本的学习，构成决策函数 通过决策函数判断测试样本类的归属 2 研究内容 3 研究思路 4 创新之处 ? 问题的意义 ? SVM多分类问题 ? 问题的难点 研究的课题 分类速度 分类准确率 2 研究内容 3 研究思路 4 创新之处 ? SVM多分类问题 ? 问题的难点 ? 问题的意义 指纹识别 人脸识别 车牌识别 研究的课题 2 研究内容 3 研究思路 4 创新之处 ? SVM多分类问题 ? 问题的难点 ? 问题的意义 * 1 课题背景 2 研究内容 3 研究思路 4 创新之处 研究的课题 研究现状 理论基础 优点：一次性进行多分类 缺点：变量的，求解难 直接法 OAA，OAO 平衡二叉决策树法 研究现状 2 研究内容 3 研究思路 4 创新之处 优点：准确率高，高训练与识 别效率 缺点：构造有效的决策树难， 选取合适的核函数难 直接法 OAA，OAO 平衡二叉决策树法 研究现状 2 研究内容 3 研究思路 4 创新之处 1 课题背景 研究的课题 研究现状 理论基础 2 研究内容 3 研究思路 4 创新之处 理论基础 adaboost 多核学习 通过多个核函数的叠加，代替单核计算 2 研究内容 3 研究思路 4 创新之处 通过多次迭代，区分训练集中有效数据