支持向量机

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Support Vector Machine
...是一种新型的机器学习工具,因为其强大的学习能力,受限玻尔兹曼机已经被广泛应用于各种机器学习问题。在本文中,我们使用受限玻尔兹曼机从原始输入特征中抽取低维高度可区分的低维特征,并且使用支持向量机(Support Vector Machine)作为回归模型。…
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SVM
...决策树归纳学习算法是机器学习中最重要的算法之一。目前通常采用启发式方法来构建决策树,因此探索各种启发式算法成了决策树研究的一个焦点。支持向量机(SVM)是基于统计学习理论的一种小样本学习方法,考虑到支持向量机的分类间隔与泛化能力的关系,可以将SVM应用于决策树的归纳过程,使用最...
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LS-SVM
将PLS提取的有效特征变馈(LV)和连续投影算法(SPA)提取的有效波长作为最小二乘-支持向量机(LS-SVM)的输入变量,分别建立了LV-LS-SVM和SPA-LS-SVM模型.以预测集的预测相关系数(r),预测标准偏差(RMSEP)作为模型评价指标.
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PSO-SVM
...测精度,保证安全供电,改变传统方法,提出改进支持向量机的预测性能,更精确地预测电力负荷,提出粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)的电力负荷预测方法.PSO-SVM用粒子群算法优化支持向量机参数,减少了对支持向量机参数选择的盲目性,获得较优的支持向量机预测模型...

短语

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最小二乘支持向量机
least squares support vector machine ; LS-SVM ; least square SVM ; Least Square Support Vector Machine
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支持向量机回归
Support Vector Regression ; Support Vector Machine Regression ; SVMR ; SVR
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支持向量机算法
support vector machine ; Support Vector Machine Algorithm ; Decision Tree Method-Support VectorMechines

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支持向量机是一种新的机器学习方法。
Support Vector machine is a new method of machine learning.
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支持向量机是一种新的机器学习方法。
Support vector machine is a new kind of machine learning method.
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然后基于支持向量机进行分类建模和预测过程。
Then, we implement classification modeling and forecast based on SVM.

支持向量机
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane）。 SVM使用铰链损失函数（hinge loss）计算经验风险（empirical risk）并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险（structural risk），是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。SVM可以通过核方法（kernel method）进行非线性分类，是常见的核学习（kernel learning）方法之一。 SVM被提出于1964年，在二十世纪90年代后得到快速发展并衍生出一系列改进和扩展算法，在人像识别、文本分类等模式识别（pattern recognition）问题中有得到应用。

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