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现代机器学习理论
论文
题目：综述机器学习与支持向量机
学院：电子工程学院
专业：
学号：
学生姓名：
综述机器学习与支持向量机
摘要
机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或
技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心，
是使计算机具有智能的根本途径。
基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方面，研究从观测数据出发寻
找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测，包括模式识别、
神经网络等在内，现有机器学习方法共同的重要理论基础之一是统计学。
支持向量机是从统计学发展而来的一种新型的机器学习方法，在解决小样
本、非线性和高维的机器学习问题中表现出了许多特有的优势，但是，支持向量
机方法中也存在着一些亟待解决的问题，主要包括：如何用支持向量机更有效的
解决多类分类问题，如何解决支持向量机二次规划过程中存在的瓶颈问题、如何
确定核函数以及最优的核参数以保证算法的有效性等。
本文详细介绍机器学习的基本结构、发展过程及各种分类，系统的阐述了统
计学习理论、支持向量机理论以及支持向量机的主要研究热点，包括求解支持向
量机问题、多类分类问题、参数优化问题、核函数的选择问题等，并在此基础上
介绍支持向量机在人脸识别中的应用，并通过仿真实验证明了算法的有效性。
关键词：机器学习；统计学习理论；SVM；维；人脸识别
VC
I
TheSummarizationofMachineLearning
andSupportVectorMachine
ABSTRACT
Machinelearningistostudyhowacomputersimulatesorrealizeshuman
behaviorstoacquirenewinformationandskis,thenrebuildsitsknowledgestructure
toimproveitselfcapabilityconstantly.ItisthecoreofArtificialInteigence，andis
theunderlyingwayinwhichacomputerdevelopsinteigence.
Machinelearningbasedondataisoneofthemostimportantaspectsofmodern
inteigencetechnology.Itistoinvestigatehowtofindarulestartingfromdata
observation,andusetheruletopredictfuturedataandunavailabledata.Statisticsis
oneofthemostcommonimportanttheoryelementsoftheexistingmethodsof
machinelearning,includingPatternRecognitionandNeuralNetworks.
SVM(SupportVectorMachine)isanovemethodofmachinelearningevoling
fromStatistics.SVMpresentsmanyownadvantagesin
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