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1.
关于统计学习理论与支持向量机   总被引:955,自引:6,他引:949       下载免费PDF全文
模式识别、函数拟合及概率密度估计等都属于基于数据学习的问题,现有方法的重 要基础是传统的统计学,前提是有足够多样本,当样本数目有限时难以取得理想的效果.统计 学习理论(SLT)是由Vapnik等人提出的一种小样本统计理论,着重研究在小样本情况下的 统计规律及学习方法性质.SLT为机器学习问题建立了一个较好的理论框架,也发展了一种 新的通用学习算法--支持向量机(SVM),能够较好的解决小样本学习问题.目前,SLT和 SVM已成为国际上机器学习领域新的研究热点.本文是一篇综述,旨在介绍SLT和SVM的 基本思想、特点和研究发展现状,以引起国内学者的进一步关注.  相似文献
2.
中文文本分类中特征抽取方法的比较研究   总被引:101,自引:9,他引:92  
本文比较研究了在中文文本分类中特征选取方法对分类效果的影响.考察了文档频率DF、信息增益IG、互信息MI、χ2分布CHI四种不同的特征选取方法.采用支持向量机(SVM)和KNN两种不同的分类器以考察不同抽取方法的有效性.实验结果表明,在英文文本分类中表现良好的特征抽取方法(IG、MI和CHI)在不加修正的情况下并不适合中文文本分类.文中从理论上分析了产生差异的原因,并分析了可能的矫正方法包括采用超大规模训练语料和采用组合的特征抽取方法.最后通过实验验证组合特征抽取方法的有效性.  相似文献
3.
支持向量机的新发展   总被引:78,自引:2,他引:76  
许建华  张学工  李衍达 《控制与决策》2004,19(5):481-484,495
Vapnik等学者首先提出了实现统计学习理论中结构风险最小化原则的实用算法一支持向量机,比较成功地解决了模式分类问题,其后,机器学习界兴起了研究统计学习理论和支持向量机的热湖,引人瞩目的研究分支有从最优化技术出发改进或改造支持向量机,依据统计学习理论和支持向量机的优点设计新的非线性机器学习算法等,对此,较为系统地回顾了近lO年来算法研究领域的新发展。  相似文献
4.
基于支持向量机的入侵检测系统   总被引:75,自引:2,他引:73       下载免费PDF全文
饶鲜  董春曦  杨绍全 《软件学报》2003,14(4):798-803
目前的入侵检测系统存在着在先验知识较少的情况下推广能力差的问题.在入侵检测系统中应用支持向量机算法,使得入侵检测系统在小样本(先验知识少)的条件下仍然具有良好的推广能力.首先介绍入侵检测研究的发展概况和支持向量机的分类算法,接着提出了基于支持向量机的入侵检测模型,然后以系统调用执行迹(system call trace)这类常用的入侵检测数据为例,详细讨论了该模型的工作过程,最后将计算机仿真结果与其他检测方法进行了比较.通过实验和比较发现,基于支持向量机的入侵检测系统不但所需要的先验知识远远小于其他方法,而且当检测性能相同时,该系统的训练时间将会缩短.  相似文献
5.
基于支持向量机与无监督聚类相结合的中文网页分类器   总被引:74,自引:0,他引:74  
提出了一种将支持向量机与无监督聚类相结合的新分类算法,给出了一种新的网页表示方法并应用于网页分类问题。该算法首先利用无监督聚类分别对训练集中正例和反例聚类,然后挑选一些例子训练SVM并获得SVM分类器,任何网页可以通过比较其与聚类中心的距离决定采用无监督聚类方法或SVM分类器进行分类。该算法充分利用了SVM准确率高与无监督聚类速度快的优点。实验表明它不仅具有较高的训练效率,而且有很高的精确度。  相似文献
6.
支持向量机及其应用研究综述   总被引:74,自引:1,他引:73  
在分析支持向量机原理的基础上,分别从人脸检测、验证和识别、说话人/语音识别、文字/手写体识别、图像处理及其他应用研究等方面对SVM的应用研究进行了综述,并讨论了SVM的优点和不足,展望了其应用研究的前景.  相似文献
7.
支持向量机研究   总被引:68,自引:9,他引:59  
支持向量机是一类新型机器学习方法,由于其出色的学习性能,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点。该文首先引入最优超平面的概念,然后对线性SVMs和非线性SVMs进行介绍,给出一些常用的训练算法,并指出SVMs存在的局限和将来可能的研究内容。  相似文献
8.
支持向量机训练算法综述   总被引:64,自引:3,他引:61  
本文介绍统计学习理论中最年轻的分支——支持向量机的训练算法,主要有三大类:以 SVMlight为代表的分解算法、序贯分类方法和在线训练法,比较了各自的优缺点,并介绍了 其它几种算法及多类分类算法.最后指出了支持向量机具体实现的方向及其在模式识别、数 据挖掘、系统辨识与控制等领域中的应用.  相似文献
9.
支持向量机和最小二乘支持向量机的比较及应用研究   总被引:57,自引:3,他引:54  
介绍和比较了支持向量机分类器和量小二乘支持向量机分类器的算法。并将支持向量机分类器和量小二乘支持向量机分类器应用于心脏病诊断,取得了较高的准确率。所用数据来自UCI bench—mark数据集。实验结果表明,支持向量机和量小二乘支持向量机在医疗诊断中有很大的应用潜力。  相似文献
10.
支持向量机算法和软件ChemSVM介绍   总被引:53,自引:27,他引:26  
Vladimir N.Vapnik等提出的统计学习理论(statistical learning theory,简称SLT)和支持向量机(support vector machine,简称SVM)算法已取得令人鼓舞的研究成果。本文旨在对这一新理论和新算法的原理作一介绍,并展望这一计算机学界的新成果在化学化工领域的应用前景,“ChemSVM”软件提供了通用的支持向量机算法,并将其与数据库,知识库,原子参数及其他数据挖掘方法有机地集成起来。  相似文献
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