统计学习理论导论-7.pdfVIP

下载本文档

17
0
约3.49万字
约 5页
2017-08-08 发布于河北
举报
版权申诉

统计学习理论导论-7.pdf

1、有哪些信誉好的足球投注网站（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。。
2、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击这里二次下载。
3、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
4、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
5、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
6、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
7、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

统计学习理论导论-7.pdf

支持向量机（SVM）实现的是如下的思想：它通过某种事先选择的非线性映射将输入向量x 映射到两个问题：一个高维特征空间Z ，在这个空间中构造最优分类超 (1) 怎样找到一个推广性好的分类超平面？平面。（概念上的问题）特征空间的维数将会很高，将训练数据分开的一个超平面不一定能够很好地推广。 (2) 怎样在计算上处理在如此高维的空间？（技术上的问题）要在一个200维空间中构造一个4或5阶的多项式，需要构造一个上十亿维的特征空间。如何克服这种“维数灾难”(curse of dimensionality)？ Xuegong Zhang 1 Xuegong Zhang 2 Tsinghua University Tsinghua University 5.6.2 内积的回旋(Convolution of the inner product) 经过变换z = Φ(x) ，在空间Z 中的（广义）最优分类面 l 与上述问题形式完全相同，只是x 被替换成z= Φ(x) ：广义最优超平面的系数是 w ∑αy x