《支持向量機數據擾動分析》是2019年4月清華大學出版社出版的圖書,作者是蔡春。
基本介紹
- 書名:支持向量機數據擾動分析
- 作者:蔡春
- 出版社:清華大學出版社
- 出版時間:2019年04月01日
- 定價:29 元
- ISBN:9787302525981
- 印次:1-1
- 印刷日期:2019.04.17
《支持向量機數據擾動分析》是2019年4月清華大學出版社出版的圖書,作者是蔡春。
《支持向量機數據擾動分析》是2019年4月清華大學出版社出版的圖書,作者是蔡春。內容簡介本書的內容包括支持向量機概述、支持向量分類機模型、加權支持向量分類機算法、線性支持向量分類機數據擾動分析、非線性支持向量分類機數據擾...
目前支持向量機已廣泛套用於人臉識別、故障分類、非線性系統建模和辨識等領域,在電力領域主要套用於系統負荷預測、故障診斷以及擾動識別等領域。文獻利用多級支持向量機進行分類,需構建 N-1 個兩類 SVM 分類樹對 N 類電能質量擾動信號進行分類。而利用多類支持向量機進行分類,則只需構建一個 N 類多類分類器,有...
介紹了標準支持向量機處理有監督學習問題(分類問題)的基本思想及相應模型;之後則是作者的一系列研究成果:例如基於支持向量分類機的半監督和無監督兩分類算法,訓練數據在對稱多面體擾動情況下、一般多面體擾動情況下、橢球體內擾動情況下的半監督和無監督兩分類算法,以及相應的理論分析等。
4.4預測性能評價結果及相關分析 4.4.1數據集1上的預測性能評價結果及相關分析 4.4.2數據集2上的預測性能評價結果及相關分析 4.5知識擴展 4.5.1徑向基神經網路預測模型 4.5.2模糊神經網路預測模型 4.6本章小結 第5章並行支持向量機的基本原理 5.1並行支持向量機概述 5.2協同鳥群算法 5.2.1鳥群算法...
47 第Ⅱ部分 將數據轉化為商業價值 49 第4章 預測建模 4.1 一個建模方法 4.2 sEMMA 4.3 二元分類法 4.4 多層分類法 4.5 區間預測 4.6 預測模型評估 63 第5章 一般預測建模技術 5.1 RFM 5.2 回歸 5.3 廣義線性模型 5.4 神經網路 5.5 決策樹和回歸樹 5.6 支持向量機 ...
1. 支持向量回歸機數據擾動分析及套用研究,北京市青年拔尖人才項目 2. 一範數支持向量機不確定性理論研究,北京市組織部優秀人才項目 3. 不確定性數據挖掘算法及在時空數據上的套用研究,北京市教委科技項目 4. 模糊數據的最最佳化算法研究,北京市中青年骨幹教師項目 5. 網路電視大型數據建模及分析,北京市本科生...