多类分类问题相关论文
近年来,多核学习逐渐成为机器学习领域的研究热点之一,其通过多个候选核函数的组合来替代单个核函数,巧妙地将核函数的选择问题转......
支持向量机是一种新的统计学习方法.本文分析了支持向量机的原理与特性,并在此基础上提出了一种增量学习方法.把这种方法应用于多......
支持向量机源于二类分类问题,而支持向量机多类分类问题虽然取得了一定的进展,但是目前仍是一个不断发展的热点问题.本文介绍了当......
支持向量机(SVM)本质上是2值分类器,为解决多类分类问题,决策导向无环图支持向量机(DDAGSVM)是常见的方法之一.在分析DDAGSVM分类......
本文提出基于决策支持向量机与聚类相结合的中文网页分类方法.对于多类分类问题,在使用决策树的思想构造支持向量机分类器的基础上......
本文主要研究了基于隐藏信息的支持向量机(SVM+)、一类支持向量机(OCSVM)以及其推广形式OC-SVM+.首先,介绍基本的理论知识,如标准的......
在K-SVCR算法结构的基础上构造了新的模型.模型的特点是它的一阶最优化条件可以转化为一个线性互补问题,通过Lagrangian隐含数,可......
多类分类问题是数据挖掘和机器学习领域中一个重要且正在进行研究的课题。最近对该问题提出了一种具有新型结构的K-SVCR方法。与其......
多类分类问题是我们经常遇到的问题,常用的方法是将多类问题转化为若干个二类问题,然后利用二类支持向量机(support vector machin......
纠错输出编码是一种解决多类分类问题的有效方法,但其编码矩阵只对类进行编码且都采用事先构造出来的统一形式,适应性较差。为此,......
针对支持向量机理论中现存的问题:多类分类问题和对于噪音数据的敏感性,提出了一种模糊多类支持向量机算法.该算法是在Weston等人......
基于数据的机器学习一直是智能系统技术中的一个重要和极为活跃的研究方向和热点,其内容主要为研究如何从观测数据(样本)中发现规......
将稀疏编码理论应用于入侵检测,并提出一种将稀疏编码理论和多类支持向量机结合的入侵检测算法。稀疏性约束同时引入到过完备词典学......
提出了一个新的多类分类算法,该算法的目标是寻找M个相互不平行的超平面,使得第m(m=12M)类的各点到第m个超平面的距离之和......
为有效解决人脸识别中多类分类问题,提出一种基于自适应阈值PCA的多目标人脸识别方法,该方法基于PCA原理,将多目标分类问题转化为......
人脸识别是生物特征识别的一个重要分支,也是计算机视觉与模式识别领域非常活跃的研究方向。相对于图像向量维数而言,人脸识别是一个......
本文提出了一种多类SVM分类器——ACDMSVM,它是基于决策有向无环图和积极约束的多类SVM分类器。对于k类问题,它将k(k-1)/2个改进的......