多分類支持向量機(jī)的推廣性能.pdf

1、支持向量機(jī)(SVM)是通過執(zhí)行結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則來獲得好的推廣能力的學(xué)習(xí)機(jī)器，它最初是設(shè)計用以處理二分類問題的.然而，許多實際問題中都需要處理多類的分類問題.因而，如何有效的推廣該算法到多類的情形具有重要的實際意義.目前，主要有兩種類型的方法利用支持向量機(jī)處理多分類問題.一是通過某種方式構(gòu)造一系列的兩類分類器并將它們組合在一起來實現(xiàn)多類分類.第二種類型是將多個分類器的參數(shù)求解合并到一個最優(yōu)化問題中，通過求解該最優(yōu)化問題“一次性”的實現(xiàn)多

2、類分類.多分類學(xué)習(xí)算法的推廣性能研究是機(jī)器學(xué)習(xí)的熱點問題之一. 在本文中，基于多分類間隔和算法穩(wěn)定性的相關(guān)結(jié)論，我們從算法穩(wěn)定性的角度分析了誤差修正碼核機(jī)器，基于特征函數(shù)的多分類支持向量機(jī)，有向無環(huán)圖支持向量機(jī)的推廣能力，證明了三種多分類學(xué)習(xí)算法是一致穩(wěn)定的，從而獲得了相應(yīng)多分類算法的推廣誤差界. 第一部分，引言闡述了支持向量機(jī)的基本思想，介紹了多分類支持向量機(jī)的幾種主要類型和相應(yīng)背景. 第二部分，介紹了誤差修正