文档介绍：该【判别函数的非线性扩展研究 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【31】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【判别函数的非线性扩展研究 】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。:使用核函数将输入数据映射到更高维特征空间,从而提高判别函数的非线性能力。:利用Mercer定理,直接计算核函数的内积,避免显式映射至高维特征空间。(SVM):一种非线性分类算法,使用最大间隔原则和核函数,能够有效处理高维非线性数据。:允许数据点落在间隔边界内,通过松弛变量实现,能够处理噪声数据和非线性可分数据。:对核函数进行正则化,防止过拟合并提高泛化能力。:通过嵌入式特征选择方法或核方法,选择对分类任务最重要的特征,提高模型性能。:将多个判别函数组合成一个更强大的集成模型,能够提升泛化能力和鲁棒性。:构建层级判别模型,底层使用简单线性模型,高层使用非线性模型,逐步提升模型复杂性和非线性表达能力。:基于决策树的层级结构,通过层层分裂数据,构建复杂的非线性决策边界。:假设数据分布在低维流形中,通过非线性映射将数据投影到流形,提取其内在结构。:使用流形学****方法降低数据维度,减少计算复杂度并去除噪声,同时保留数据的主要特征。(KPCA):基于核技巧的非线性降维方法,能够有效保留数据中的非线性信息。:由多个非线性隐层叠加组成,具有强大的特征提取和非线性表达能力。):专门用于处理空间数据,利用卷积层和池化层提取局部特征并实现平移不变性。(RNN):处理时序数据和序列数据,利用循环层记忆过去信息并生成非线性序列预测。:在目标函数中添加正则化项,防止过拟合并增强泛化能力。(Lasso):鼓励系数稀疏,产生一个稀疏模型,并提高模型可解释性。(Ridge):惩罚系数的平方和,产生一个密集模型,提高模型稳定性。,使判别函数可以在高维空间中进行线性分离。,可以在不显式计算高维映射的情况下计算特征空间中的内积。、多项式核和径向基函数。支持向量机(SVM),使得数据在该空间中线性可分。,因为它决定了特征空间的形状和维度。(RBF)核和多项式核。,通过使用核函数在每个数据点上求和。。。,使得数据点之间的相似性可以通过特征空间中的内积来测量。,相似性指标可以是欧几里德距离、余弦相似性或其他度量。(RBF)核和余弦核。,如核主成分分析(KPCA)和核线性判别分析(KLDA),使用核函数将数据映射到一个低维空间,同时保留其非线性结构。。。,如ReLU、sigmoid和tanh,将非线性引入神经网络,使它们能够学****复杂模式。,这使得神经网络训练过程可以简化。。