当前位置：文档之家 › 支持向量机建模及应用(王文剑,门昌骞著)PPT模板

支持向量机建模及应用(王文剑,门昌骞著)PPT模板

  • 格式：pptx
  • 大小：1.21 MB
  • 文档页数：51

下载文档原格式

  / 51

合集下载

支持向量机SVMPPT课件

支持向量机SVMPPT课件
最后得出原空间中的二次曲线：
[w*
]1
2[w*
]2[
x]1
2[w*
]3[
x]2
2[w*
]4[
x]1[
x]2
[w*]5[
x]12
[w*]6[
x]2 2
b
0
21
-
22
-
应用
• SVM可以用来分类和预测 • 应用领域：
手写数字识别、 对象识别、 语音识别、 基准时间序列预测检验
23
-
8
-
SVM相关概念解释
9
-
SVM原理—数据线性可分
• 2个类的问题
设两类问题训练样本集为
(X1,y1), (X2,y2),…,(Xn,yn),其中
Xi∈Rn, yi={1,-1}, i=1,…,n，这
里线性可分就是指，存在着超 平面（Hyper-plane）直线
f(x) = wX+ b，使得训练样本 中的一类输入和另一类输入分 别位于该超平面的两侧.
[w]1[X ]1 2[w]2[X ]2 2[w]3[X ]3 2[w]4[X ]4 [w]5[X ]5 [w]6[X ]6 b 0
20
-
• 可见，只要利用变换，把 x 所在的2维空间的两类输入 点映射到 x 所在的6维空间，然后在这个6维空间中，使 用线性学习机求出分划超平面：
(w* x) b* 0，其中w* ([w*]1, [w*]6 )T
1
支持向量机SVM
-
主要内容
2
-
1.SVM简介 2.SVM相关概念解释 3.SVM原理
3.1线性可分 3.2线性不可分
3
-
支持向量机简介

《支持向量机SVM》课件

《支持向量机SVM》课件

多分类SVM
总结词
多类分类支持向量机可以使用不同的核函数和策略来解决多 类分类问题。
详细描述
多类分类支持向量机可以使用不同的核函数和策略来解决多 类分类问题。常用的核函数有线性核、多项式核和RBF核等 。此外，一些集成学习技术也可以与多类分类SVM结合使用 ，以提高分类性能和鲁棒性。
03
SVM的训练与优化
细描述
对于非线性数据，线性不可分SVM通 过引入核函数来解决分类问题。核函 数可以将数据映射到更高维空间，使 得数据在更高维空间中线性可分。常 用的核函数有线性核、多项式核和径 向基函数（RBF）。
通过调整惩罚参数C和核函数参数， 可以控制模型的复杂度和过拟合程度 。
详细描述
多分类支持向量机可以通过两种策略进行扩展：一对一（OAO）和一对多（OAA）。 在OAO策略中，对于n个类别的多分类问题，需要构建n(n-1)/2个二分类器，每个二分 类器处理两个类别的分类问题。在OAA策略中，对于n个类别的多分类问题，需要构建
n个二分类器，每个二分类器处理一个类别与剩余类别之间的分类问题。
鲁棒性高
SVM对噪声和异常值具有 一定的鲁棒性，这使得它 在许多实际应用中表现良 好。
SVM的缺点
计算复杂度高
对于大规模数据集，SVM的训练时间可能会很长，因为其需要解决一 个二次规划问题。
对参数敏感
SVM的性能对参数的选择非常敏感，例如惩罚因子和核函数参数等， 需要仔细调整。
对非线性问题处理有限
SVM的优点
分类效果好
SVM在许多分类任务中表 现出了优秀的性能，尤其 在处理高维数据和解决非 线性问题上。
对异常值不敏感
SVM在训练过程中会寻找 一个最优超平面，使得该 平面的两侧的类别距离最 大化，这使得SVM对异常 值的影响较小。

支持向量机原理SVMPPT课件

支持向量机原理SVMPPT课件

回归分析
除了分类问题，SVM也可以用于 回归分析，如预测股票价格、预 测天气等。通过训练模型，SVM
能够预测未知数据的输出值。
数据降维
SVM还可以用于数据降维，通过 找到数据的低维表示，降低数据
的复杂性，便于分析和理解。
02 支持向量机的基本原理
线性可分与不可分数据
线性可分数据
在二维空间中，如果存在一条直线， 使得该直线能够将两类样本完全分开 ，则称这些数据为线性可分数据。
支持向量机原理 svmppt课件
目录
CONTENTS
• 引言 • 支持向量机的基本原理 • 支持向量机的数学模型 • 支持向量机的优化问题 • 支持向量机的核函数 • 支持向量机的训练和预测 • 支持向量机的应用案例 • 总结与展望
01 引言
什么是支持向量机
定义
支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种监督学习算法， 用于分类和回归分析。它通过找到一个超平面来分隔数据集，使得分隔后的两 类数据点到该平面的距离最远。
支持向量机的优势和局限性
01
对大规模数据集效 率较低
对于大规模数据集，支持向量机 可能需要较长时间进行训练和预 测。
02
核函数选择和参数 调整
核函数的选择和参数调整对支持 向量机的性能有很大影响，需要 仔细选择和调整。
03
对多分类问题处理 不够灵活
对于多分类问题，支持向量机通 常需要采用一对一或一对多的策 略进行处理，可能不够灵活。
图像识别
• 总结词：支持向量机用于图像识别，通过对图像特征的提取和分类，实现图像 的自动识别和分类。
• 详细描述：支持向量机在图像识别中发挥了重要作用，通过对图像特征的提取 和选择，将图像数据映射到高维空间，然后利用分类器将相似的图像归为同一 类别，不相似图像归为不同类别。

支持向量机(SVM)2演示报告PPT

支持向量机(SVM)2演示报告PPT
SVM分类器
目录
Contents
1.线性SVM分类器原理 2.非线性SVM和核函数 3.SVM手动推导 4.SVM分类器上机演示 5.总结
大小
假设在一个二维线性可分的数据集中，我们要 找到一条线把两组数据分开。但哪条直线是最 佳的？也就是说哪条直线能够达到最好的分类 效果？
苹果
梨 颜色
PART 01
2 非线性SVM的引入
将数据从低维空间投影到高维空间，使其线性可分； 如果数据在原始输入空间不能线性可分，那么我们
可以应用映射函数φ(•)，将数据从2D投影到3D（或 者一个高维）空间。在这个更高维的空间，我们可 能找到一条线性决策边界（在3D中是一个平面）来 拆分数据。 SVM 通过选择一个核函数，将低维非线性数据映射 到高维空间中。
1 理解SVM的工作原理
在训练初期，分类器只看到很少的数据点，它试着画出分隔两个类的最佳决策边界。 随着训练的进行，分类器会看到越来越多的数据样本，因此在每一步中不断更新决策 边界。
随着训练的进行，分类器可以看到越来越多的数据样本，因此越来越清楚地知道最优 决策边界应该在哪里。在这种场景下，如果决策边界的绘制方式是“–”样本位于决 策边界的左边，或者“+”样本位于决策边界的右边，那么就会出现一个误分类错误。
2 核函数
简单地说，核函数是计算两个向量在隐式 映射后空间中的内积的函数。核函数通过 先对特征向量做内积，然后用函数 K 进行 变换，这有利于避开直接在高维空间中计 算，大大简化问题求解。并且这等价于先 对向量做核映射然后再做内积。
在实际应用中，通常会根据问题和数据的 不同，选择不同的核函数。当没有更多先 验知识时，一般使用高斯核函数。
THANKS
感谢观看

支持向量机PPT课件

支持向量机PPT课件
2023
支持向量机ppt课件
https://
REPORTING
2023
目录
• 支持向量机概述 • 支持向量机的基本原理 • 支持向量机的实现步骤 • 支持向量机的应用案例 • 支持向量机的未来发展与挑战 • 总结与展望
2023
PART 01
支持向量机概述
REPORTING
详细描述
传统的支持向量机通常是针对单个任务进行训练和预测，但在实际应用中，经常需要处理多个相关任务。多任务 学习和迁移学习技术可以通过共享特征或知识，使得支持向量机能够更好地适应多个任务，提高模型的泛化性能。
深度学习与神经网络的结合
总结词
将支持向量机与深度学习或神经网络相结合，可以发挥各自的优势，提高模型的性能和鲁棒性。
模型训练
使用训练集对支持向量机模型进行训练。
参数调整
根据验证集的性能指标，调整模型参数，如惩罚因子C和核函数类 型等。
模型优化
采用交叉验证、网格搜索等技术对模型进行优化，提高模型性能。
模型评估与调整
性能评估
使用测试集对模型进行 评估，计算准确率、召 回率、F1值等指标。
模型对比
将支持向量机与其他分 类器进行对比，评估其 性能优劣。
模型调整
根据评估结果，对模型 进行调整，如更换核函 数、调整参数等，以提 高性能。
2023
PART 04
支持向量机的应用案例
REPORTING
文本分类
总结词
利用支持向量机对文本数据进行分类 ，实现文本信息的有效管理。
详细描述
支持向量机在文本分类中发挥了重要 作用，通过对文本内容的特征提取和 分类，能够实现新闻分类、垃圾邮件 过滤、情感分析等应用。

支持向量机PPT课件

支持向量机PPT课件
支持向量机（SVM）
什么是支持向量机？
图A给出了一个线性可分数据集（可以在图中画一条直线将两组数据点 分开）
图B、C、D分别给出了一条分隔的直线，那么其中哪一条最好？是不是 有寻找最佳拟合直线的感觉？
支持向量机（SVM）就可以用来寻找此线性可分情形下的最优分类面。 （有人说SVM是最好的现成的分类器）
支持向量机的应用： 支持向量机已在人脸识别、文字识别、图像处理和时间序列预测等领域 获得了比较广泛的应用。
研究热点： 对支持向量机中算法的优化，包括解决SVM中二次规划求解问题 如何更好的构造基于SVM的多类分类器 如何提高SVM的归纳能力和分类速度 如何根据实际问题确定核函数
2021/6/7
27
部分资料从网络收集整 理而来，供大家参考，
第2类
第1类
m
2021/6/7
6
1、数学模型描述：
2021/6/7
7
2、支持向量机求解：
通过引入拉格朗日函数将上述最优化问题转化为其对偶问题，则可以得到
2021/6/7
8
3、解的性质
2021/6/7
9
4、几何解释
a5=0
a4=0
a9=0
第1类
第2类
a8=0.6
a10=0
a7=0 a2=0
a6=1.4
种描述， 且来自我们的先验知识 。 为了f(•) 存在， K (x,y) 需要满足 Mercer 条件。
2021/6/7
19
2021/6/7
20
非线性SVM算法
将所有的内积改为核函数 训练算法:
线性的
非线性的
2021/6/7
21
2021/6/7
22

第二讲 支持向量机技术32页PPT


(4)
i1
i 1, ,l
当C=∞, K(xi,xj)=(xi,xj)时对应线性可分情形； 当0<C<∞, K(xi,xj)=(xi,xj)时对应近似线性可分情 形。
支持向量机的特色
• 用间隔定量地定义了置信风险：间隔越大，置信 风险越小，间隔越小，置信风险越大
• 用参数C实现了经验风险与置信风险的折中 • 最优分类超平面只由少数支持向量决定，问题具
C
C0
(4)若 问 题 (PC )和 (Pv )的 解 是 唯 一 的 ， 按 映 射 =(C )
建 立 C与 的 对 应 关 系 ， 则 C-SVC与 v-SVC有 相 同 的
决策函数
( C ) 的图像
ν-SVC与平分最近点原理的关系(1)
V=2的v-svc模型
的对偶模型为：
与平分最近点原理 的模型完全一样
min
w,b,i ,
1 2
||
w ||2
2

l i1
i
S.T. yi ((w,(xi )) b) i
i 0,i 1, ,l, 0
min 1
2
l i 1
l i 1
yi y j i j K ( xi , x j )
i 0,i 1, ,l, 0
对 偶 模 型
min
1 2
l i 1
l i 1
yi y j i j K ( xi , x j )
l
l
S.T . yii 0, i
(11)
i 1
i 1
0

i

1 l
,i
1,
,l
ν-SVC性质

支持向量机及应用简介-PPT精品文档40页

由KKT条件,有
w LwiN 1iyixi 0
L
b
N
i
i1
yi
0
i 0,i
i(yi(wTxi b)1)0,i
N
w i yi xi i 1 N
i yi 0
i 1
非支持向量的系数为0
w* i yixi b*也由支持向量求得,事实上 iSV
b*myia 1(x w *Txi)myi i1(n w *Txi) 2
将 N
w i yi xi
代入目标函数，由对偶理论知，
系数i可1 由如下二次规划问题解得
maiN 1xi1 2i,N j1yiyj i j xi,xj
N
s.t. i yi 0 i1
系数的解方程
maxQ

N
i
i1
1 2
N i1
N
i j yi y j
j 1
xi , xj
subject to
N
(1) i yi 0 i=1
(2)0 i C
for i 1, 2,..., N
C不同带来的影响
支持向量回归(Regression)
作Lagrange乘子函数
L1 2wTwCiN 1(i ˆi)iN 1i(w (Txi b)yi i)
N
N
N
ˆi(yi (wTxi b)ˆi) ii ˆiˆi
i1
i1
i1
KKT条件
w LwiN 1(iˆi)xi 0
jSV
iSV
jSV
j b* jyj j
jSV
jSV
jSV

支持向量机简介PPT课件


经验风险最小化思想图示
举例：神经网络的构造过程
先确定网络结构 ：网络层数，每层节点数 相当于VC维确定， (n / h) 确定。
通过训练确定最优权值，相当于最小化 R emp ( w ) 。 目前存在的问题是神经网络结构的确定大多是凭经验
选取，有一定的盲目性，无法确定泛化的置信界限， 所以无法保证网络的泛化能力。 即使经验误差很小，但可能推广或泛化能力很差。这 就是神经网络中的过学习难题。
研究小样本下机器学习规律的理论。 基本思想：折衷考虑经验风险和推广的置信界
限，取得实际期望风险的最小化。 两大核心： VC维和结构风险最小化。
VC维的概念
描述函数复杂性的指标 假如存在一个由h个样本的样本集能够被一个
函数集中的函数按照所有可能的2h 种形式分 为两类，则函数集能够把样本数为h的样本集 打散(shattering)。函数集的vc维就是用这个函 数集中的函数所能够打散的最大样本集数的样 本数目。
X表示成
x
xp
r
||
w w
||
xp ：x在H上的投影向量 r：是x到H的垂直距离
g (x ) w T (x p r||w w ||) b w T x p b r|w |w T w || r||w g ||(x)w wT /(|x |wp ||：r||是w w w||)方b 向 上w T 的xp单b 位 向r|w |量w Tw ||r||w ||
Support Vector Machine支持向量机简介
报告概览
系统辨识和模式识别问题一般描述及存在问题 统计学习理论基本思想 支持向量机算法
➢ 线性可分 ➢ 近似线性可分 ➢ 非线性可分
SVM软件包 故障诊断中的应用

支持向量机PPT

3
1.支持向量机概述 支持向量机是基于统计学习理论一种具有严格数学理论基础和 直观集合解释的新型机器学习方法，在处理不均匀性、离散性、 稀少性等特点突出的测录井小样本数据学习问题上具有独到的优 越性。相比其他算法在以下几个方面具有更大优势： 1.支持向量机结构简单，功能强大，运算之前不需要确定隐含 层节点个数，可以根据实际问题的需要而自动调节规模。
5
1.支持向量机概述 4. 支持向量机模型通过非线性变换将样本数据转换到高维的 特征空间，通过在高维空间中构造线性判别函数来非线性判别函 数，它的这一特殊性使得支持向量机模型具有较好的推广能力， 并且其算法复杂度与样本数据维数无关，从而同时巧妙地解决了 维数问题。
6
2.线性支持向量机 线性可分的情况：
20
4.支持向量机核函数
回忆上面得到的对偶问题表达式：
将红色这个部分进行改造，令： 这个式子所做的事情就是将线性的空间映射到高维的空间,k(x, xj) 有很多种，下面是比较典型的两种：
21
4.支持向量机核函数
上面这个核称为多项式核，下面这个核称为高斯核，高斯核甚至是将原 始空间映射为无穷维空间，另外核函数有一些比较好的性质，比如说不会比 线性条件下增加多少额外的计算量，等等。一般对于一个问题，不同的核函 数可能会带来不同的结果，一般是需要尝试来得到的。
15
3.非线性支持向量机
在上图中，蓝色、红色的直线分别为支持向量所在的边界，绿色的线为 决策函数，那些紫色的线表示分错的点到其相应的决策面的距离，这样我们 可以在原函数上面加上一个惩罚函数，并且带上其限制条件为：
公式中蓝色的部分为在线性可分问题的基础上加上的惩罚函数部分，当 xi在正确一边的时候，ε=0，R为全部的点的数目，C是一个由用户去指定的 系数，表示对分错的点加入多少的惩罚，当C很大的时候，分错的点就会更 少，但是过拟合的情况可能会比较严重，当C很小的时候，分错的点可能会 很多，不过可能由此得到的模型也会不太正确，所以如何选择C是有很多学 问的，不过在大部分情况下就是通过经验尝试得到的。
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

1章 支持向量 机方法
1.1 统计学习理论 1.2 支持向量机学习方法 1.3 支持向量机的发展现状 参考文献
第1章 支持向量机方法
1.1 统计学习理论
1.1.1 经 验风险极小 化原理
1.1.2 结 构风险极小 化原理
第1章 支持 向量机方法
1.2 支持向量机学习方 法
1.2.1 基本 形式
支持向量机建模及应用 (王文剑，门昌骞著)
演讲人
2 0 2 X - 11 - 11
01 封面
封面
02 支持向量机建模及应 用
支持向量机建模及 应用
03 内容简介
内容简介
04 《信息科学技术学术 著作丛书》序
《信息科学技术学术著作丛 书》序
05 序
序
06 前言
前言
07 第1章 支持向量机方 法
3.3 基于时间相关性核的支持 向量机模型
参考文献
第3章 基于领域知 识的支持向量机建模
3.1 领域知识与支持向量机的融 合
A
3.1.1 经验知 识
3.1.2 不变性常识 与SVM的融合技术
B
第3章 基于领域知 识的支持向量机建模
3.2 基于最佳逼近点的不变性常 识支持向量机模型
01
3.2.1 基于最 佳逼近点的不变 性常识与支持向 量机的融合方法
效性验证
0 5 7.1.5 不同规模训练集上的实验分 析
0 6 7.1.6 相似度阈值在算法中的作用
第7章 大规模数据的支持向量机建模
7.1 基于相似度度量的支持向量机建模
7.1.7 算法对大规模训练集的有效性验证
第7章 大规模数据的支持向量机建模
7.2 基于神经网络的支持向量机建模
1
7.2.1 神经网络简介
规则挖掘的GSVM学习 方法
0 2
4.4.2 基于多维关联
规则的粒划分
0 4
4.4.4
析
实验结果与分
11
第5章 基于半监督学习的支持向量机建模
第5章 基于半监督学习的支持向量机建模
5.1 半监督学习
01 方法
5.3 协同支持向
03 量机学习模型
5.3.1 经典的半监督协同训练方 法 5.3.2 基于差异性度量的支持向 量回归机协同学习方法
5.2 直推支持向
02 量机学习模型
5.2.1 直推支持向量机 5.2.2 LSTSVM
04 参考文献
12 第6章 基于集成学习 的支持向量机建模
第6章 基 于集成学习 的支持向量 机建模
6.1 集成学习方法
01
6.1.1 集成学习方法简介
6.1.2 经典的集成学习方法
6.2 集成学习建模
6.2.1 基于Bagging算法的回归支持向量机集成建模
7.2 基于神经网络的支持向量 机建模
7.3 基于增量学习的支持向量 机模型
参考文献
第7章 大规模数据 的支持向量机建模
7.1 基于相似度度量的支持向量 机建模
0 1 7.1.1 支持向量机的训练算法 0 2 7.1.2 基于相似度度量的快速支持
向量回归方法
0 3 7.1.3 数值实验 0 4 7.1.4 算法在压缩训练集方面的有
第8章 支持向量机的应用
8.1 支持向量机在空气
1
质量预测中的应用
8.2 支持向量机在中文
垃圾邮件过滤中的应用
2
8.3 支持向量机在中文
3
句法分析中的应用
8.4 支持向量机在图像
分类中的应用
4
8.5 支持向量机在非平
5
衡分类问题中的应用
参考文献 6
第8章 支持 向量机的应用
8.1 支持向量机在空气质量预测 中的应用
02
6.2.2 基于特征选择的支持向量机Bagging模型
6.2.3 选择性支持向量机集成模型
6.2.4 面向大数据的集成支持向量机模型
6.2.5 基于集成支持向量机的核参数选择
参考文献
03
13 第7章 大规模数据的 支持向量机建模
第7章 大规模数据的支持向量 机建模
7.1 基于相似度度量的支持向 量机建模
1.2.2 基本 性质
1.2.3 其他 形式
第1章 支持 向量机方法
1.3 支持向量机的发展现 状
1.3.2 算 法加速
1.3.1 误差 界估计及模 型选择
1.3.3 与其 他方法的融 合
08 第2章 支持向量机的 模型选择
第2章 支 持向量机的 模型选择
0 1 2.1 模型选择问题 0 2 2.2 基于尺度空间理论的核选择方
第4章 基于粒度计算的支持向量机建模
4.1粒度计算概述
0 1 4.1.1 粒度计算的基本概念 2
0 2 4.1.2 粒度计算的基本模型及现状
第4章 基于粒度 计算的支持向量机 建模
4.2 粒度支持向量机概 述
A
4.2.1 粒度支持 向量机基本思想
4.2.2 几种典型的 粒度支持向量机学
习模型
B
第4章 基于粒度计 算的支持向量机建模
4.3 基于核方法的粒度支持向量 机模型
01
4.3.1 基 于粒度核 的粒度支 持向量机 模型
02
4.3.2 基 于核空间 的GSVM 模型
第4章 基于粒度计 算的支持向量机建模
4.4 基于多维关联规则的粒度支 持向量机模型
0 4 . 41. 1 基 于 关 联 规则
的粒度支持向量机学习 模型
0 4 . 43. 3 基 于 多 维 关联
法
0 3 2.3 基于回归的核选择方法
0 4 2.4 基于数据分布的模型选择方法
05
2.5 法
基于凸包估计的核选择方
06 参考文献
09 第3章 基于领域知识 的支持向量机建模
第3章 基于领域知识的支持向 量机建模
3.1 领域知识与支持向量机的 融合
3.2 基于最佳逼近点的不变性 常识支持向量机模型
02
3.2.2 数值实 验
第3章 基于领域知 识的支持向量机建模
3.3 基于时间相关性核的支持向 量机模型
3.3.2 环境 时序预测建 模方法
3.3.1 时序 核函数构造
3.3.3 数 值实验
10 第4章 基于粒度计算 的支持向量机建模
第4章 基于粒度计算的支持向 量机建模
4.1粒度计算概述 4.2 粒度支持向量机概述 4.3 基于核方法的粒度支持向 量机模型 4.4 基于多维关联规则的粒度 支持向量机模型 参考文献
2
7.2.2 基于ART神经网络的支 持向量机
3
7.2.3 基于SOM神经网络的支 持向量机
4
7.2.4 实验结果及相关分析
第7章 大规模数据 的支持向量机建模
7.3 基于增量学习的支持向量机 模型
A
7.3.1 面向分类的 支持向量机增量学
习模型
7.3.2 面向回归的 支持向量机增量学
习模型
B
14 第8章 支持向量机的 应用