2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,數(shù)據(jù)集是隨著時(shí)間的推移不斷產(chǎn)生的,所以在完整的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)是個(gè)幾乎不可能的事情,這就需要學(xué)習(xí)器能夠不斷地進(jìn)行學(xué)習(xí),而傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足這一要求。在線學(xué)習(xí)就是針對(duì)上述情況應(yīng)運(yùn)而生的,目前在線學(xué)習(xí)的主要技術(shù)手段是增量學(xué)習(xí)。另一方面,支持向量機(jī)(SVM,SupportVectorMachine)作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)重要研究分支,因?yàn)樽陨硗晟频臄?shù)學(xué)理論和良好的實(shí)際應(yīng)用效果,目前在很多領(lǐng)域都獲得了應(yīng)用。但支持向

2、量機(jī)屬于性能穩(wěn)定的分類(lèi)器,不能進(jìn)行增量學(xué)習(xí),并有“災(zāi)難性遺忘”現(xiàn)象。所以如何讓支持向量機(jī)應(yīng)用到在線學(xué)習(xí)領(lǐng)域,也成為了目前的研究熱點(diǎn)。本文針對(duì)這一問(wèn)題,進(jìn)行了如下工作:
  首先,先簡(jiǎn)要介紹了支持向量機(jī)的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)、基本概念和算法優(yōu)勢(shì)。
  然后,詳細(xì)地介紹了一種支持向量機(jī)的快速分類(lèi)算法。該分類(lèi)算法根據(jù)樣本集的幾何結(jié)構(gòu)信息,先從樣本集中挑選出位于樣本集最邊緣位置的樣本——?dú)は蛄?,并將其組成新的樣本集,進(jìn)行支持向量機(jī)的訓(xùn)練,從

3、而找出最優(yōu)分類(lèi)超平面。由于在對(duì)樣本集進(jìn)行殼向量提取時(shí),采用的是線性規(guī)劃的運(yùn)算操作,其次殼向量集組成的新樣本集只是原樣本集的一小部分,所以能有效地降低二次規(guī)劃運(yùn)算過(guò)程的復(fù)雜度,從而達(dá)到提高訓(xùn)練速度的目的。另外提取殼向量集時(shí),支持向量等關(guān)鍵樣本也同樣被提取出來(lái),不存在丟失現(xiàn)象,所以對(duì)原算法的精度不會(huì)造成太大影響。
  最后,本論文在上述算法的基礎(chǔ)上提出了一種基于殼向量的支持向量機(jī)Learn++集成方法。該方法將殼向量引入到支持向量機(jī)基

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