基于特征边界点的几何集成线性分类器优化与性能提升研究.docx

下载文档

0
0
约2.55万字
约 29页
2025-11-28 发布于上海
举报
版权申诉
保障服务

基于特征边界点的几何集成线性分类器优化与性能提升研究.docx

1、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。。
2、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
3、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。

基于特征边界点的几何集成线性分类器优化与性能提升研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据规模和维度呈爆炸式增长，如何高效准确地对这些数据进行分类成为了众多领域关注的焦点。线性分类器作为一种经典且应用广泛的分类模型，凭借其模型简单、计算效率高以及可解释性强等优势，在文本分类、图像识别、生物信息学等众多领域发挥着重要作用。例如在文本分类中，线性分类器可以快速地将大量文档归类到不同的主题类别；在图像识别里，能够对图像的特征进行分类判断，识别出图像中的物体类别。

然而，当面对高维数据时，线性分类器却暴露出诸多问题，其中过拟合和欠拟合现象尤为突出。过拟合是指模型在训练数据上表现出色