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文檔簡介
1、目的 現(xiàn)有的用于分類問題的方法的重要基礎(chǔ)是傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué),前提是足夠多樣本,當(dāng)樣本數(shù)目有限時(shí)難以取得理想的效果.因此當(dāng)傳統(tǒng)分類方法用于新生兒黃疸預(yù)測問題時(shí),未必能取得好的效果.支持向量機(jī)是一種新的分類學(xué)習(xí)算法.該研究應(yīng)用支持向量機(jī)建立預(yù)測模型,對新生兒黃疸進(jìn)行預(yù)測,同時(shí)也用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立預(yù)測模型對同樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,比較兩種方法的預(yù)測效果.方法 應(yīng)用支持向量機(jī)理論建立新生兒黃疸診斷預(yù)測模型.為了防止發(fā)生過度擬合,在模型擬合過程中運(yùn)用了
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