计算机应用与软件
計算機應用與軟件
계산궤응용여연건
COMPUTER APPLICATIONS AND SOFTWARE
2008年
9期
1-2,29
,共3页
支持向量机%不平衡数据集%统计学习理论
支持嚮量機%不平衡數據集%統計學習理論
지지향량궤%불평형수거집%통계학습이론
支持向量机是由Vapnik等人于上世纪90年代提出的一种崭新的学习机器,它作为统计学习理论的实现方法,是处理小样本学习的有效工具.支持向量机克服了神经网络收敛速度慢、解不稳定、泛化性差的缺点,在模式识别、信号处理、自动化、通讯等领域得到了广泛应用.在不平衡样本集中,样本数量上的差异导致不同类别的样本对于训练算法提供的信息不对称,所以很多性能较好的算法用来处理不平衡的样本集时得不到令人满意的效果.很多的科研人员对该问题进行了广泛而深入的研究,较为系统地回顾了这一个研究分支在过去10年的发展动态.
支持嚮量機是由Vapnik等人于上世紀90年代提齣的一種嶄新的學習機器,它作為統計學習理論的實現方法,是處理小樣本學習的有效工具.支持嚮量機剋服瞭神經網絡收斂速度慢、解不穩定、汎化性差的缺點,在模式識彆、信號處理、自動化、通訊等領域得到瞭廣汎應用.在不平衡樣本集中,樣本數量上的差異導緻不同類彆的樣本對于訓練算法提供的信息不對稱,所以很多性能較好的算法用來處理不平衡的樣本集時得不到令人滿意的效果.很多的科研人員對該問題進行瞭廣汎而深入的研究,較為繫統地迴顧瞭這一箇研究分支在過去10年的髮展動態.
지지향량궤시유Vapnik등인우상세기90년대제출적일충참신적학습궤기,타작위통계학습이론적실현방법,시처리소양본학습적유효공구.지지향량궤극복료신경망락수렴속도만、해불은정、범화성차적결점,재모식식별、신호처리、자동화、통신등영역득도료엄범응용.재불평형양본집중,양본수량상적차이도치불동유별적양본대우훈련산법제공적신식불대칭,소이흔다성능교호적산법용래처리불평형적양본집시득불도령인만의적효과.흔다적과연인원대해문제진행료엄범이심입적연구,교위계통지회고료저일개연구분지재과거10년적발전동태.
