【摘 要】
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通过对统计机器学习深入研究,研究人员认为统计机器学习理论有三个核心问题,他们是:1、风险界的问题(涉及VC维的计算或者估计);2、结构风险最小化问题;2、实现统计机器学习的
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通过对统计机器学习深入研究,研究人员认为统计机器学习理论有三个核心问题,他们是:1、风险界的问题(涉及VC维的计算或者估计);2、结构风险最小化问题;2、实现统计机器学习的方法.针对统计机器学习研究的三个核心问题,该论文的主要贡献表现在下述五个方面:1、将支持向量机算法定义在几何之上,引入了复合核函灵敏,其目的是为了解决传统支持向量用二次规划方法难以解决海量数据机器学习问题,同时给出了局部SV领域算法、近似最优SV领域算法和SV领域算法等三种求解大规模数据支持向量的快速、有效的几何算法.2、由于VC维数不直观、难于计算,该文试图用覆盖数取代了VC维数,借助几何方法刻画VC维和近似实现结构风险最小化,并用一种特殊的覆盖(球邻域覆盖)描述覆盖数,为实现基于领域原理计算海量数据支持向量作理论准备.3、在传统的统计机器学习理论中,引入后验概率以解决目前存在的大量事件序问题.4、根据函数型连接神经网络理论存在的不足,可以在给定核函数情况下,利用支持向量机通用的构造性算法,求出FLN输入增强模式.5、对微软中国研究院StanZ.Li提出的基于该方法实现光照不变人脸识别系统的模型,进行了形式化,拓广了StanZ.提出的光照不变性的函数.研究人员还做了下面两个工作:1、深入地研究了核函灵敏方法和结构风险最小化的来源,同时,研究了VC维数和结构网络最小化的机制,给出了对统计机器学习理论的看法.2、从泛函分析和优化理论的观点分析了结构风险最小化原理、支持向量机技术、神经网络算法.
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