【摘 要】
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机器学习主要是用来分析处理数据,挖掘数据背后所潜在的相关信息.大数据时代,如何准确快速地挖掘信息背后的关系已成为热点.支持向量机是由Vapnik等人提出的一项用于数据挖掘的新技术,主要用于模式识别、回归分析等方面.支持向量机的优点在于算法具有稀疏性,运算结果只受一部分样本的影响,抗干扰能力强.此外,通过加入正则项,支持向量机还能防止了“过拟合”.本文主要研究内容:(1)由最大间隔法推广所得的ε-支
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机器学习主要是用来分析处理数据,挖掘数据背后所潜在的相关信息.大数据时代,如何准确快速地挖掘信息背后的关系已成为热点.支持向量机是由Vapnik等人提出的一项用于数据挖掘的新技术,主要用于模式识别、回归分析等方面.支持向量机的优点在于算法具有稀疏性,运算结果只受一部分样本的影响,抗干扰能力强.此外,通过加入正则项,支持向量机还能防止了“过拟合”.本文主要研究内容:(1)由最大间隔法推广所得的ε-支持向量回归机(ε-SVR)与结构风险最小化回归机(t-SVR)两者的内部联系.(2)文中简略介绍了ε-支持向量回归机、最小二乘法支持向量回归机(LSSVR),以及由ε-SVR算法变形出的v-支持向量回归机(v-SVR).此外,改进了v-SVR算法中的损失函数,分别得到了高斯损失支持向量回归机(GSVR)、混合损失支持向量回归机(MSVR),并用实际数据进行以上五种算法的性能评估.本文研究结论:(1)设ε-SVR算法在参数选定C时,所得的最优解为(w*(C),b*,ξ(*),此时若令t=‖w*(C)‖,则可验证(w*(C),b*)是t-SVR算法的一个最优解,两者等价.(2)无论线性还是非线性回归问题,GSVR算法、MSVR算法在参数C相同且v选取较大时,得到的回归函数与LSSVR算法等价,且对训练集的拟合效果都优于v-SVR算法;对于某些样本集,采用ε不敏感损失的ε-SVR算法性能比其他几种算法预测效果更好,且抗干扰能力更强.(3)对于多元非线性的问题,结合文中的两个实际问题,GSVR算法的预测能力较好。
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