文档介绍：
要求
引子
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相关参考资料
统计学习理论的本质,Vladimir N. Vapnik 著, 张学工译,清华大学出版社,
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.net
Bernhard Scholkopf, Alex J. Smola , CHRISTOPHER . BURGES
支持向量机导论,, -Taylor著,电子工业出版社,
Support Vector Classification. Steven Gunn.(518/)
模式识别领域权威期刊与会议
IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence
IEEE Trans. works
IEEE Conference puter Vision and Pattern Recognition (CVPR)
International Conference on Pattern Recognition(ICPR)
International Conference puter Vision(ICCV)
支持向量机的应用之一:手写体数字识别
1、支持向量机可以做什么?
NIST手写体数字的前100个
目前最好的识别水平:
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多项式支持向量机
(错误率<%)
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(错误率<%)
1、支持向量机可以做什么?
支持向量机的应用之二:性别识别
SVM
SVM
男或女
男或女
SVM
男或女
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1、支持向量机可以做什么?
支持向量机的应用之三:行人检测
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2、支持向量机的提出
问题1:支持向量机为什么会有如此好的性能?
问题2:何为最优分类面?
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它追求的不仅仅是得到一个能将两类样本分开的分类面,而是要得到一个最优的分类面。
To be
2、支持向量机的提出
参考标准:使错分样本数目最少
缺陷1:错分训练样本数目对判别函数的好坏评估不够精细
错分样本数最少
错分训练样本数最少
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