| 基于最大熵估计的支持向量机概率建模 |
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| 引用本文： | 张翔,肖小玲,徐光礻右. 基于最大熵估计的支持向量机概率建模[J]. 控制与决策, 2006, 21(7): 767-770 |
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| 作者姓名： | 张翔 肖小玲 徐光礻右 |
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| 作者单位： | 清华大学,计算机科学系,北京,100084;长江大学,地球物理与石油资源学院,湖北,荆州,434023;武汉理工大学计算机科学与技术学院,武汉,4300063;清华大学,计算机科学系,北京,100084 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（60273005）;中国博士后科学基金项目（2005038310）;湖北省自然科学基金项目（2004ABA043）;湖北省教育厅科学技术研究重点项目（D200612002）. |
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| 摘 要： | 提出一种基于最大熵估计的支持向量机概率建模方法．针对传统的支持向量机方法不能提供后验概率的输出问题，从信息熵的角度采用最大熵估计方法，直接对支持向量机输出进行后验概率建模．实验结果表明，与同类算法相比，所提出的基于最大熵估计的概率建模方法具有优良的性能．
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| 关 键 词： | 支持向量机 概率建模 最大熵估计 |
| 文章编号： | 1001-0920（2006）07-0767-04 |
| 收稿时间： | 2005-05-25 |
| 修稿时间： | 2005-07-19 |
Probabilistic Outputs for Support Vector Machines Based on the Maximum Entropy Estimation |
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| ZHANG Xiang,XIAO Xiao-ling,XU Guang-you. Probabilistic Outputs for Support Vector Machines Based on the Maximum Entropy Estimation[J]. Control and Decision, 2006, 21(7): 767-770 |
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| Authors: | ZHANG Xiang XIAO Xiao-ling XU Guang-you |
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| Affiliation: | 1. School of Computer Science, Tsinghua University, Beijing 100084, China; 2. School of Geophysics and Oil Resources, Yangtze University, Jingzhou 434023, China; 3. School of Computer Science and Technology, Wuhan University of Technology, Wuhan 430063, China |
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| Abstract: | A modelling method of probabilistic outputs for support vector machines(SVM) based on the maximum entropy estimation is proposed.To the problem that the standard SVM does not provide probabilities output,the probabilistic outputs for support vector machines is modeled based on the maximum entropy estimation.Experiment results show that the proposed method achieves the better classification effect and the better posterior probability distribution than other methods. |
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| Keywords: | Support vector machines Probability modeling Maximum entropy estimation |
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