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人工智能机器学习;机器学习研究的几种观点;机器学习问题的表示;机器学习问题的形式化表示;机器学习中的三类基本问题;模式识别问题的损失函数;函数逼近问题的损失函数;概率密度估计问题的损失函数;经验风险;经验风险最小化;推广能力(泛化能力);预测问题举例;多项式曲线拟合(回归);确定参数w;多项式次数M的选择;测试数据进行评价;多项式系数;数据集规模产生的影响;预测函数复杂性与泛化能力;统计学习理论的主要内容;学习过程一致性;学习过程一致性的条件;定义指标,衡量函数集性能;指示函数集的熵和生长函数;退火的VC熵;学习过程一致收敛的充分必要条件;生长函数的性质;VC维;VC维与学习过程一致性;推广性的界;对推广性界的说明;函数子集序列(子集结构);结构风险最小化原则SRM;;合理的函数子集结构应满足;结构风险最小化原则下,分类器的设计过程;寻找具体使用结构风险最小化原则的方法;7.2线性分类器;线性分类器定义;a;采样线性分类,可以这样;采样线性分类,也可以这样;采样线性分类,还可以这样;分类超平面;分类间隔;感知机算法;分类间隔与误分次数的关系;最优分类面;固定斜率时,最大间隔分类面的导出;固定斜率时,最大间隔的计算?;极大化“间隔”的思想导致求解下列对变量和的最优化问题
说明:只要我们求得该问题的最优解,从而构造分划
超平面,求出决策函数。
上述方法对一般上的分类问题也适用.
;支持向量;求解原始问题;线性可分问题;近似线性可分问题;;(广义)线性支持向量分类机算法;非线性分类;Non-linearClassification;Non-linearClassification;Non-linearSVMs;设训练集,其中
假定可以用平面上的二次曲线来分划:;可见,只要利用变换,把所在的2维空间的两类输入点映射到所在的6维空间,然后在这个6维空间中,使用线性学习机求出分划超平面:;需要求解的最优化问题;;为此,引进函数;实现非线性分类的思想;决策函数;设是中的一个子集。称定义在上的函数;;多项式内核;;;;;;;;;;;;;;SVMapplications;;ApplyingSVMstoFaceDetection;ApplyingSVMstoFaceDetection;ApplyingSVMstoFaceDetection;References;/shizz/;EBL的初始状态;什么时候物体是一个杯子;什么时候物体是一个杯子(续一);解释实例;泛化解释;泛化数;连接主义观点;人工神经元;用神经元模型构造逻辑函数;七章机器学习
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