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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.
神经网络集成   总被引:161,自引:2,他引:159  
神经网络集成通过训练多个神经网络并将成结论进行合成,可以显著地提高学习系统的泛化能力。它不仅有助于科学家对机器学习和神经的深入研究,还有助于普通工程技术人员利用神经网络技术来解决真实世界中的问题。因此,它被视为一种广阔应用前景的工程化神经计算技术,已经成为机器学习和神经计算领域的研究热点。该文从实现方法、理论分析和应用成果等三个方面综述了神经网络集成的国际研究现状,并对该领域值得进一步研究的一些问题进行了讨论。  相似文献
3.
The Strength of Weak Learnability   总被引:115,自引:0,他引:115  
This paper addresses the problem of improving the accuracy of an hypothesis output by a learning algorithm in the distribution-free (PAC) learning model. A concept class is learnable (or strongly learnable) if, given access to a source of examples of the unknown concept, the learner with high probability is able to output an hypothesis that is correct on all but an arbitrarily small fraction of the instances. The concept class is weakly learnable if the learner can produce an hypothesis that performs only slightly better than random guessing. In this paper, it is shown that these two notions of learnability are equivalent.A method is described for converting a weak learning algorithm into one that achieves arbitrarily high accuracy. This construction may have practical applications as a tool for efficiently converting a mediocre learning algorithm into one that performs extremely well. In addition, the construction has some interesting theoretical consequences, including a set of general upper bounds on the complexity of any strong learning algorithm as a function of the allowed error .  相似文献
4.
A Bayesian Method for the Induction of Probabilistic Networks from Data   总被引:97,自引:1,他引:96  
This paper presents a Bayesian method for constructing probabilistic networks from databases. In particular, we focus on constructing Bayesian belief networks. Potential applications include computer-assisted hypothesis testing, automated scientific discovery, and automated construction of probabilistic expert systems. We extend the basic method to handle missing data and hidden (latent) variables. We show how to perform probabilistic inference by averaging over the inferences of multiple belief networks. Results are presented of a preliminary evaluation of an algorithm for constructing a belief network from a database of cases. Finally, we relate the methods in this paper to previous work, and we discuss open problems.  相似文献
5.
基于机器学习的文本分类技术研究进展   总被引:94,自引:1,他引:93       下载免费PDF全文
苏金树  张博锋  徐昕 《软件学报》2006,17(9):1848-1859
文本自动分类是信息检索与数据挖掘领域的研究热点与核心技术,近年来得到了广泛的关注和快速的发展.提出了基于机器学习的文本分类技术所面临的互联网内容信息处理等复杂应用的挑战,从模型、算法和评测等方面对其研究进展进行综述评论.认为非线性、数据集偏斜、标注瓶颈、多层分类、算法的扩展性及Web页分类等问题是目前文本分类研究的关键问题,并讨论了这些问题可能采取的方法.最后对研究的方向进行了展望.  相似文献
6.
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
7.
决策树的优化算法   总被引:76,自引:1,他引:75       下载免费PDF全文
刘小虎  李 生 《软件学报》1998,9(10):797-800
决策树的优化是决策树学习算法中十分重要的分支.以ID3为基础,提出了改进的优化算法.每当选择一个新的属性时,算法不是仅仅考虑该属性带来的信息增益,而是考虑到选择该属性后继续选择的属性带来的信息增益,即同时考虑树的两层结点.提出的改进算法的时间复杂性与ID3相同,对于逻辑表达式的归纳,改进算法明显优于ID3.  相似文献
8.
遗传算法的研究与进展   总被引:74,自引:2,他引:72  
遗传算法是建立在自然遗传学机理基础上的参数搜索方法。本文介绍了遗传算法的思想来源的基本原理,比较了遗传算法与其他人工智能技术,论述了它在优化、机器学习、尤其是控制领域中的应用成果,并对进一步的研究工作提出了一些展望。  相似文献
9.
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
10.
进化算法研究进展   总被引:73,自引:1,他引:72  
姚新  刘勇 《计算机学报》1995,18(9):694-706
进化算法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法,主要包括遗传算法,(genericalgorithms,简记为GAs)、进化规划(evolutionaryprogramming,简记为EP)和进化策略(evolutionarystrategies,简记为ESs),它们可以用解决优化和机器学习等问题,进化算法的两个主要特点中群体搜索策略及群体中个体之间的信息交换,进化算法不依赖于梯度信  相似文献
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