《支持向量機浙大》課件_第1頁
《支持向量機浙大》課件_第2頁
《支持向量機浙大》課件_第3頁
《支持向量機浙大》課件_第4頁
《支持向量機浙大》課件_第5頁
已閱讀5頁，還剩3頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權，請進行舉報或認領

文檔簡介

支持向量機浙大歡迎來到《支持向量機浙大》的PPT課件！本課程將全面介紹支持向量機的原理、優(yōu)勢、應用案例以及與其他機器學習算法的比較。讓我們一起探索這一強大的機器學習算法！什么是支持向量機？1目標通過尋找一個最優(yōu)超平面，將數(shù)據(jù)進行最佳分類。2特點具有高效的泛化能力和較好的處理大規(guī)模數(shù)據(jù)能力。3應用支持向量機廣泛應用于圖像識別、文本分類、金融風險評估等領域。SVM的優(yōu)勢和限制優(yōu)勢高準確率、處理高維數(shù)據(jù)能力強、適用于非線性問題。限制對大規(guī)模數(shù)據(jù)處理較慢、易受噪聲干擾、選擇適當核函數(shù)較為困難。核函數(shù)的選擇1線性核函數(shù)適用于線性可分問題，計算速度快，但對非線性數(shù)據(jù)擬合效果不佳。2高斯核函數(shù)能夠處理非線性可分問題，具有較強的擬合能力，但計算復雜度較高。SVM的超參數(shù)調(diào)優(yōu)1網(wǎng)格搜索通過遍歷不同參數(shù)組合，選擇最佳模型。2交叉驗證通過多次拆分數(shù)據(jù)集，評估模型在不同數(shù)據(jù)子集上的表現(xiàn)，選擇最優(yōu)參數(shù)。核函數(shù)和正則化參數(shù)的影響1高斯核函數(shù)能夠處理非線性問題，但選擇不當可能導致過擬合。2正則化參數(shù)用于控制過擬合，選擇太小容易欠擬合，選擇太大容易過擬合。3最佳模型通過交叉驗證等方法，選擇最佳的核函數(shù)和正則化參數(shù)。SVM在數(shù)據(jù)預處理中的應用案例數(shù)據(jù)清洗使用SVM對數(shù)據(jù)進行異常值檢測和噪聲過濾。數(shù)據(jù)縮放利用SVM進行特征標準化和歸一化，提高模型訓練效果。降維處理通過SVM進行特征選擇和降維，提高模型性能和訓練速度。SVM模型的評估方法和指標混淆矩陣評估分類模型的預測結果。準確率與召回率評估

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論