【摘 要】
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在大数据时代,无论是多媒体、图像学,还是网络通信、软件工程,以及目前十分火热的人工智能,都能找到机器学习技术的身影,尤其是在计算机视觉、自然语言处理等“计算机应用技术”领域.支持向量机作为一种机器学习技术,一直处于飞速的发展进程中,特别是在引进损失函数及软间隔的概念后所构造的软间隔支持向量机,一直是学者们研究的焦点,许多不同结构的损失函数相继被提出,同时一些快速有效的算法也随之被设计出来,为解决数
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在大数据时代,无论是多媒体、图像学,还是网络通信、软件工程,以及目前十分火热的人工智能,都能找到机器学习技术的身影,尤其是在计算机视觉、自然语言处理等“计算机应用技术”领域.支持向量机作为一种机器学习技术,一直处于飞速的发展进程中,特别是在引进损失函数及软间隔的概念后所构造的软间隔支持向量机,一直是学者们研究的焦点,许多不同结构的损失函数相继被提出,同时一些快速有效的算法也随之被设计出来,为解决数据的分类问题提供了诸多帮助,值得我们深入探讨和仔细研究.本文从基于0-1损失的支持向量机模型出发,首先介绍本文需要的预备知识及本文的主要工作,然后简要介绍目前比较常见的五种软间隔支持向量机模型,展示相应损失函数的表达式与图像,分析每个模型相应的优缺点,并概述求解不同类型支持向量机模型的算法,给出相应的迭代框架.在此基础上与L0/1-SVM进行比较研究,分析该模型的一些理论性质,给出该模型有解的充分条件及模型的一阶最优性条件.同时设计出求解它的快速稳定的L0/1-ADMM算法,详细说明我们算法中每个子问题求解的过程及使用的技巧.最后与其他五种软间隔支持向量机模型在分类精度及效率上进行了对比.通过大量的数值实验证明,无论是在人工数据集还是真实数据集上,我们的模型及算法在分类精度和计算效率上都取得了很好的数值效果.
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