网站大量收购闲置独家精品文档,联系QQ:2885784924

基于分布鲁棒优化的软间隔支持向量机问题研究.pdf

基于分布鲁棒优化的软间隔支持向量机问题研究.pdf

  1. 1、本文档共45页,其中可免费阅读20页,需付费100金币后方可阅读剩余内容。
  2. 2、本文档内容版权归属内容提供方,所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议,可选择认领,认领后既往收益都归您。
  3. 3、本文档由用户上传,本站不保证质量和数量令人满意,可能有诸多瑕疵,付费之前,请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形,可联系本站下载客服投诉处理。
  4. 4、文档侵权举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多

摘要

摘要

支持向量机(SVM)是机器学习领域研究的热点问题之一,广泛应用于文

本分类、模式识别、金融回归、计算生物学等领域.在传统的SVM模型中,通

常假设数据是独立同分布的,而在数据采集过程中,经常会出现误差,实际数

据值可视为属于一个具有不确定性的误差区域里,这会影响传统SVM模型的

性能.为了处理数据的不确定性,本文研究如何使用基于矩信息和φ散度模糊

集的分布鲁棒优化方法来提升SVM的分类效

文档评论(0)

136****6583 + 关注
实名认证
内容提供者

该用户很懒,什么也没介绍

版权声明书
用户编号:7043055023000005

1亿VIP精品文档

相关文档