计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2007年
19期
186-187,198
,共3页
罗瑜%李涛%王丹琛%何大可
囉瑜%李濤%王丹琛%何大可
라유%리도%왕단침%하대가
核函数%支持向量机%线性可分度%线性密集度%结构风险
覈函數%支持嚮量機%線性可分度%線性密集度%結構風險
핵함수%지지향량궤%선성가분도%선성밀집도%결구풍험
继神经网络方法之后,支持向量机成为机器学习领域中的有效方法,但是核函数的评价和选取问题一直存在.该文从结构风险出发,通过经验风险和置信区间2个方面对核函数的性能进行量化,给出评价核函数性能的公式,指出传统经验风险定义的缺陷,并提出了一个新的定义.实验证明了该算法的可行性和有效性.
繼神經網絡方法之後,支持嚮量機成為機器學習領域中的有效方法,但是覈函數的評價和選取問題一直存在.該文從結構風險齣髮,通過經驗風險和置信區間2箇方麵對覈函數的性能進行量化,給齣評價覈函數性能的公式,指齣傳統經驗風險定義的缺陷,併提齣瞭一箇新的定義.實驗證明瞭該算法的可行性和有效性.
계신경망락방법지후,지지향량궤성위궤기학습영역중적유효방법,단시핵함수적평개화선취문제일직존재.해문종결구풍험출발,통과경험풍험화치신구간2개방면대핵함수적성능진행양화,급출평개핵함수성능적공식,지출전통경험풍험정의적결함,병제출료일개신적정의.실험증명료해산법적가행성화유효성.
