文档介绍：,,处理分类问题和回归问题的支持向量机分别称为支持向量分类机椭С窒蛄炕毓榛С窒蛄炕毓榛蘼墼诶砺刍故怯τ醚芯糠矫娑济挥兄С窒蛄糠掷嗷难芯抗ぷ魃钊牒广泛,本文针对以下几个方面对支持向量回归机的理论和应用进行了研究和探讨:P脱≡裎侍饩龆酥С窒蛄炕导视τ玫某晒τ敕瘢灾С窒蛄糠掷嗷丫辛艘恍文献探讨如何选择最优参数,其晶常用的评价标准是蟛罱纾灾С窒蛄炕毓榛壳盎姑挥邢应的结果本文推导出三个支持向量回归机算法的蟛罱纾⒃诖嘶∩细隽艘桓鲂碌闹С向量回归机算法一С窒蛄炕毓榛疚母隽艘桓龉阋逯С窒蛄炕毓榛P停媚P偷挠呕侍庵泻幸桓隹闪榛钛∪∨函数,通过该函数的不同选取,使其能够包含若干种已有的支持向量回归机模型,并且该广义模型不再要求核函数具有正定性,从而拓广了核函数的选择范围:把支持向量回归机中的原始凸次规划问题转化为光滑的无约束问题,构建了无约束支持向量回归机,使得许多成熟有效的无约束最优化算法能够应用聋С窒蛄炕毓殍恢腥ィ员曜嫉膃—颐歉隽似淞礁龅忌酵揪叮阂皇前鸦毓槲侍庾;7掷辔侍猓肧求解,推导出猄的原始最优化问题;二是对回归问题给出了相应于分类问题的间隔概念,利甩最人问隔的思想推导出猄的原始问题:,完善了支持向量回归机的优化理论基础;孕×饔蛲寥狼质吹脑けㄎ疏福疚能齤用研究的理论结果建立小流域土壤侵蚀け型,并根据最小化蟛罱缪≡褡钣挪问氪吃けP偷谋冉辖峁砻髁薙预报模型的可行性和有效性,:支持向量机,分类问题,回归问题,模型选择,蟛罱
.甌甌甌琣,篠甋,.;“瑃.,.琑珺
研究生签名:\蠓多减年±印募点、时间:瑚§年占月姗导师签名‘召乍佬仞关于论文使用授权的说明时间:≥吧独创性声明年路C艿难宦畚脑诮饷芎笥ψ袷卮诵本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得中国农业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名:时间:本人完全了解中国农业大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同意中国农业大学可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。
,、商业决策或者企业管理,但是有些数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望”数”,用机器学习的方法分析数据、挖掘海量数据背后的知识,便促成了数据挖掘夭爬ǖ亟玻萃诰虻娜挝袷谴哟笮数据库或数据仓库中提取人们感兴趣、事先未知的、,经典的是统计估计方法,比如回归分析嘣;毓椤回归等⑴斜鸱治贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等⒕劾喾治系统聚类、动态聚类等⑻剿餍苑治主元分析法、相关分析法等龋枪餐闹匾@砺刍≈蛔阃臣蒲В谡些方法中,参数的相关形式是已知的,,,样本数却是有限的,因此一些理论上很优秀的学习方法实际中表现却可能不尽人意机器学习也是数据挖掘的主要方法之一,它研究从观测数据出发寻找规律,,,鞘萃诰蛑械男路椒ǎ墙⒃谕臣蒲习理论≈系耐ㄓ醚胺椒ǎ臣蒲袄砺凼且恢肿研究小样本情况下机器学习规律的理论,最初世纪年代由岢觯美砺壅攵孕样本统计问题建立了一套新的理论体系,,⑴斜鸱治等诸多问题,并可推广于预