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浙江大学研究生课件——统计学习理论与支持向量机SVM（附下载）

作者：小牛君|发布时间：2017-04-01

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以下是本文正文：


本PPT来源于徐从富(Congfu Xu) PhD

目录

概述

  • 统计学习理论中的基本概念
  • 统计学习理论的发展简况
  • 统计学习理论的基本内容
  • 支持向量机概述
  • 研究现状
  • 参考文献

SLT & SVM的地位和作用

是统计学习方法的优秀代表

有严密的数学依据，得到了严格的数学证明

有力反驳 —— “复杂的理论是没有用的，有用的是简单的算法”等错误观点

充分表明 —— “没有什么比一个好的理论更实用了”等基本的科学原则

SLT&SVM所坚持的“基本信念”

传统的估计高维函数依赖关系的方法所坚持的信念

实际问题中总存在较少数目的一些“强特征”，用它们的简单函数（如线性组合）就能较好地逼近未知函数。因此，需要仔细地选择一个低维的特征空间，在这个空间中用常规的统计技术来求解一个逼近。

SLT&SVM所坚持的信念

实际问题中存在较大数目的一些“弱特征”，它们“巧妙的”线性组合可较好地逼近未知的依赖关系。因此，采用什么样的“弱特征”并不十分重要，而形成“巧妙的”线性组合更为重要。

SLT&SVM与传统方法的区别

1、要较好地实现传统方法，需要人工选择（构造）一些数目相对较少的“巧妙的特征”

2、SVM方法则是自动地选择（构造）一些数目较少的“巧妙的特征”

3、在实际应用中，可通过构造两层（或多层）SVM来选择“巧妙的特征”

详情请看PPT，最后附下载：

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下载：浙江大学SVM(支持向量机).ppt

End.


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