统计与决策
統計與決策
통계여결책
2005年
03S期
18~19
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统计学习理论 支持向量机 VC维 机器学习 局部极小 泛化能力 时间序列预测 和局 学习方法 研究热点
統計學習理論 支持嚮量機 VC維 機器學習 跼部極小 汎化能力 時間序列預測 和跼 學習方法 研究熱點
통계학습이론 지지향량궤 VC유 궤기학습 국부겁소 범화능력 시간서렬예측 화국 학습방법 연구열점
支持向量机(Support Vector Machine)是Vapnik等人根据统计学习理论提出的一种新的通用学习方法,它是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的,能较好地解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题,能提高学习机的泛化能力,已成为机器学习界的研究热点之一,并成功地应用于分类、函数逼近和时间序列预测等方面.而组合预测作为一种博采众长的预测方法愈来愈受到人们的重视和广泛应用.本文利用支持向量机的方法,构造一种新的组合预测方法,该组合预测方法具有预测精度高,泛化能力强等特点.应用此方法对河北省卫生技术人员总数进行预测,取得了很好的预测效果.
支持嚮量機(Support Vector Machine)是Vapnik等人根據統計學習理論提齣的一種新的通用學習方法,它是建立在統計學習理論的VC維理論和結構風險最小原理基礎上的,能較好地解決小樣本、非線性、高維數和跼部極小點等實際問題,能提高學習機的汎化能力,已成為機器學習界的研究熱點之一,併成功地應用于分類、函數逼近和時間序列預測等方麵.而組閤預測作為一種博採衆長的預測方法愈來愈受到人們的重視和廣汎應用.本文利用支持嚮量機的方法,構造一種新的組閤預測方法,該組閤預測方法具有預測精度高,汎化能力彊等特點.應用此方法對河北省衛生技術人員總數進行預測,取得瞭很好的預測效果.
지지향량궤(Support Vector Machine)시Vapnik등인근거통계학습이론제출적일충신적통용학습방법,타시건립재통계학습이론적VC유이론화결구풍험최소원리기출상적,능교호지해결소양본、비선성、고유수화국부겁소점등실제문제,능제고학습궤적범화능력,이성위궤기학습계적연구열점지일,병성공지응용우분류、함수핍근화시간서렬예측등방면.이조합예측작위일충박채음장적예측방법유래유수도인문적중시화엄범응용.본문이용지지향량궤적방법,구조일충신적조합예측방법,해조합예측방법구유예측정도고,범화능력강등특점.응용차방법대하북성위생기술인원총수진행예측,취득료흔호적예측효과.
