【摘 要】
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在支持向量机(SVM)中,训练样本总是具有明确的类别信息,而对于一些不确定性问题,这并不恰当.受贝叶斯决策规则的启发,我们考虑利用样本的后验概率来表示这种不确定性.本文将
【机 构】
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中科院自动化所复杂系统与智能科学实验室,北京,100080
【出 处】
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中科院自动化研究所自动化与信息技术发展战略研讨会暨2003年学术年会
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在支持向量机(SVM)中,训练样本总是具有明确的类别信息,而对于一些不确定性问题,这并不恰当.受贝叶斯决策规则的启发,我们考虑利用样本的后验概率来表示这种不确定性.本文将贝叶斯决策规则与SVM相结合,提出后验概率支持向量机方法.人造实例及真实数据库的实验也证明了后验概率支持向量机的合理性、有效性.
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