小样本机器学习算法的特性分析与应用

来源 :第十八届海洋测绘综合性学术研讨会 | 被引量 : 0次 | 上传用户：llllgy

【摘要】

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基于经典统计学的机器学习算法,在解决小样本学习问题时表现得不能令人满意.在总结分析小样本机器学习算法特点的基础上,以SVM学习算法为例,定量的分析了影响其泛化性能、学

【作者】

：

辛宪会叶秋果腾惠忠郭思海李军张靓韩晓宏

【机构】

：

海军海洋测绘研究所,天津,300061

【出处】

：

第十八届海洋测绘综合性学术研讨会

【发表日期】

：

2006年期

【关键词】

：

小样本机器学习算法特性分析经典统计学学习问题泛化性能纹理图像算法特点实验理论分析分类问题一致性基础定量

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基于经典统计学的机器学习算法,在解决小样本学习问题时表现得不能令人满意.在总结分析小样本机器学习算法特点的基础上,以SVM学习算法为例,定量的分析了影响其泛化性能、学习性能的几个因素,实验结果与理论分析结论取得了良好的一致性;SVM用于解决KTH-TIPS纹理图像分类问题,取得了很好的实验结果.

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