文档介绍：计算机学习与 支持向量机方法Date1ReferencesCristianiniNandShawa-,2000.(中译本::电子工业出版社,2019.)Schö—,Cambridge,MA,,2019,2:127~167SchölkopfB,,NC2-TR-2019-030,puterLearning)模式识别(分类Classification)函数估计(回归Regression)支持向量机(SVM)(SupportVectorMachines)统计学习理论Date3计算机应用的历史回顾软计算方法智能数据库数据挖掘••••••机器学习数值计算I知识处理III数据处理II模式识别回归分析•••Date4实践认识应用认识个体1认识个体2认识个体3建立概念识别应用…………..认识个体l人类的学习过程图示Date5数据模型应用样本数据1样本数据2训练建模预报应用…………..样本数据l计算机学习过程图示Date6x11,x12,…,x1n;y1x21,x22,…,x2n;y2yi=M(xi1,xi2,…,xin)………………xl1,xl2,…,xln;yl(Xi,yi)y=M(X)y*=M(X*)问题:?能否建立???Date7训练样本集:(x1,y1),(x2,y2),……,(xl,yl)其中xi为N维向量,yi{-1,1}或{1,2,……,k}(聚类)yiR(回归)预报样本集:xl+1,xl+2,……,xm;求yiDate8G:产生器,随机产生向量x∈Rn,F(x)未知S:训练器,对每一x∈Rn返回一输出值yLM:学习机器,可供选取的函数集f(x,)基于训练,从给定的函数集f(x,),∈(x,)如何确定?(x,0)??若收敛,收敛速度如何???Date10