下载此文档

基于支持向量机的多分类算法研究的综述报告.docx


文档分类:IT计算机 | 页数:约2页 举报非法文档有奖
1/2
下载提示
  • 1.该资料是网友上传的,本站提供全文预览,预览什么样,下载就什么样。
  • 2.下载该文档所得收入归上传者、原创者。
  • 3.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
1/2 下载此文档
文档列表 文档介绍
该【基于支持向量机的多分类算法研究的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于支持向量机的多分类算法研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于支持向量机的多分类算法研究的综述报告支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种广泛应用于数据分类和回归分析的机器学****算法。本文将对基于支持向量机的多分类算法进行综述研究。支持向量机中的分类问题支持向量机是一种基于二元分类问题(即只存在两个分类标记)的算法。在应用中,很多问题是复杂的多类别(Multi-class)问题。要解决这个问题,需要将多类别问题分解成一系列的二元分类问题,例如一对多方法(One-vs-rest)、一对一方法(One-vs-One)、多级分类方法(Hierarchical)、交叉熵损失方法等。最常用的方法是一对一方法和一对多方法。一对一方法(One-vs-One)是将多类别问题分解成所有可能的二元分类问题。对于N个分类问题,需要将问题分解成N(N-1)/2个二元分类器,其中每个分类器只需要区分两个不同的类别。这种方法的优点是可以使用任何二元分类器,缺点是分类器数量会随着分类问题增加而增加,并且对于不平衡的数据集来说,有些分类问题可能无法分配到足够的训练数据。一对多方法(One-vs-Rest)是将多类别问题分解成N个二元分类问题,其中一个二元分类器区分某个类别和其他N-1个类别。这种方法的优点是将多类别问题转化成二元分类问题的数量不变,缺点是在存在不平衡数据集的情况下,分类器会倾向于选择少数类别。除了一对一方法和一对多方法,还有其他的多分类算法,例如多级分类方法(Hierarchicalclassification),交叉熵损失方法等。这些方法都可以用来解决多分类问题,具有各自的优缺点。多项式核函数在SVM算法中,核函数有很重要的作用,其中常用的核函数包括线性核函数、多项式核函数、径向基函数和sigmoid核函数。在分类问题中,SVM很容易被训练和评估,因为分类器只需要比较相似度(kernelvalue),比较复杂的数学运算不是必需的。多项式核函数是一种借助于低维空间的方法来处理高维数据的方法。它可以将高维数据映射到低维空间中,形成一个多项式形式的决策函数。多项式核函数可以用来解决非线性问题,但是多项式核函数会产生过拟合现象。结论本文对基于支持向量机的多分类算法进行了综述研究。SVM算法是一种强大的机器学****算法,可以用于解决不同的问题。在多类别分类问题中,需要将问题分解成一系列的二元分类问题。此外,多项式核函数可以用来处理非线性问题,但是需要注意过拟合现象。参考文献:.,LiuS.,HouR.,,2012:175-.,ZhengX.,ResearchonMulti-,2012:1381-1388.

基于支持向量机的多分类算法研究的综述报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.

相关文档 更多>>
非法内容举报中心
文档信息
  • 页数2
  • 收藏数0 收藏
  • 顶次数0
  • 上传人niuwk
  • 文件大小10 KB
  • 时间2024-04-13