【摘 要】
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该论文对支撑向量机的理论和方法进行了深入的探讨与研究.首先,概述了支撑向量机的理论基础——统计学习理论,并以回归估计问题为例,详细介绍了支撑向量机的算法原理.在第二
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该论文对支撑向量机的理论和方法进行了深入的探讨与研究.首先,概述了支撑向量机的理论基础——统计学习理论,并以回归估计问题为例,详细介绍了支撑向量机的算法原理.在第二章我们回顾了目前几种常见的支撑向量机的算法.如:块算法、固定工作集算法、SMO算法、改进的SMO算法等.在此基础上,提出了利用支撑向量机剔除孤立(广义)点的算法——ESVR算法.在提出ESVR算法过程中,首先分析了产生孤立点的原因及其影响,定义了一种广义的孤立点,并给出了如何判别一个数据点是孤立点的判别条件.通过两个人工数据和实际数据数值实验,表明新的算法具有更好的推广能力.针对算法中核参数对推广误差的影响,在第四章给出了一种较为直观的确定核参数的方法——渐进搜索法.它可以得到支撑向量机算法中核参数较小的取值范围,而且具有推广误差较小的特点.最后,我们以分类问题为例对非标准支撑向量机进行了某些探索,把支撑向量机的研究引向更符合实际需要的非标准情形.
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