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介绍:课程《法律分析》介绍幻灯片。用机器学习解决法律相关分析和预测问题，相关的法律应用包括预测编码、早期案例评估、案件整体情况的预测，定价和工作人员预测，司法行为预测等。法律领域大家可能都比较陌生，不妨了解下。
介绍: 文中提到了最优，模型，最大熵等等理论，此外还有应用篇。推荐系统可以说是一本不错的阅读稿，关于模型还推荐一篇
介绍: NeuralTalk is a Python+numpy project for learning Multimodal Recurrent Neural Networks that describe images with sentences.NeuralTalk是一个Python的从图像生成自然语言描述的工具。它实现了Google (Vinyals等，卷积神经网络CNN + 长短期记忆LSTM) 和斯坦福 (Karpathy and Fei-Fei， CNN + 递归神经网络RNN)的算法。NeuralTalk自带了一个训练好的动物模型，你可以拿狮子大象的照片来试试看
介绍:本文主要介绍了在Hadoop2.0上使用深度学习,文章来自paypal
介绍:用基于梯度下降的方法训练深度框架的实践推荐指导,作者是 .感谢@xuewei4d 推荐
介绍: 用统计和因果方法做机器学习（视频报告）
介绍: 一个讲机器学习的Youtube视频教程。160集。系统程度跟书可比拟。
介绍: 机器学习中的数学，作者的研究方向是机器学习，并行计算如果你还想了解一点其他的可以看看他的其他文章
介绍: 美团推荐算法实践，从框架，应用，策略，查询等分析
介绍: 深度学习用于问答系统答案句的选取
介绍: CNN用于WEB搜索，深度学习在文本计算中的应用
介绍: Awesome系列中的公开数据集
介绍: 一个学术搜索引擎
介绍: 用Python和Cython写的工业级自然语言处理库，号称是速度最快的NLP库，快的原因一是用Cython写的，二是用了个很巧妙的hash技术，加速系统的瓶颈，NLP中稀松特征的存取
介绍: 是个数学研究中心,上面的这份ppt是来自Fields举办的活动中Russ Salakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享
介绍: Topic modeling 的经典论文,标注了关键点
介绍: 多伦多大学与Google合作的新论文，深度学习也可以用来下围棋，据说能达到六段水平
介绍: 新闻，paper,课程，book，system,CES,Roboot，此外还推荐一个
介绍: 18 free eBooks on Machine Learning
介绍:Chief scientist of Noah's Ark Lab of Huawei Technologies.He worked at the Research Laboratories of NEC Corporation during 1990 and 2001 and Microsoft Research Asia during 2001 and 2012.
介绍: DEEPLEARNING.UNIVERSITY的论文库已经收录了963篇经过分类的深度学习论文了，很多经典论文都已经收录
介绍: Radim ?eh??ek(Gensim开发者)在一次机器学习聚会上的报告，关于word2vec及其优化、应用和扩展，很实用.
介绍:很多公司都用机器学习来解决问题，提高用户体验。那么怎么可以让机器学习更实时和有效呢？Spark MLlib 1.2里面的Streaming K-means，由斑马鱼脑神经研究的Jeremy Freeman脑神经科学家编写，最初是为了实时处理他们每半小时1TB的研究数据，现在发布给大家用了。
介绍: 这是一篇面向工程师的LDA入门笔记，并且提供一份开箱即用Java实现。本文只记录基本概念与原理，并不涉及公式推导。文中的LDA实现核心部分采用了arbylon的LdaGibbsSampler并力所能及地注解了，在搜狗分类语料库上测试良好，开源在上。
介绍: AMiner是一个学术搜索引擎，从学术网络中挖掘深度知识、面向科技大数据的挖掘。收集近4000万作者信息、8000万论文信息、1亿多引用关系、链接近8百万知识点；支持专家搜索、机构排名、科研成果评价、会议排名。
介绍: Quora上的主题，讨论Word2Vec的有趣应用，Omer Levy提到了他在CoNLL2014最佳论文里的分析结果和新方法，Daniel Hammack给出了找特异词的小应用并提供了
介绍: 机器学习公开课汇总,虽然里面的有些课程已经归档过了，但是还有个别的信息没有。感谢课程图谱的小编
介绍: 【A First Course in Linear Algebra】Robert Beezer 有答案 有移动版、打印版 使用GNU自由文档协议 引用了杰弗逊1813年的信
介绍:libfacedetection是深圳大学开源的一个人脸图像识别库。包含正面和多视角人脸检测两个算法.优点:速度快(OpenCV haar+adaboost的2-3倍), 准确度高 (FDDB非公开类评测排名第二），能估计人脸角度。
介绍:WSDM2015最佳论文 把马尔可夫链理论用在了图分析上面，比一般的propagation model更加深刻一些。通过全局的平稳分布去求解每个节点影响系数模型。假设合理（转移受到相邻的影响系数影响）。可以用来反求每个节点的影响系数
介绍:机器学习入门书籍，
介绍: 非常棒的强调特征选择对分类器重要性的文章。情感分类中，根据互信息对复杂高维特征降维再使用朴素贝叶斯分类器，取得了比SVM更理想的效果，训练和分类时间也大大降低——更重要的是，不必花大量时间在学习和优化SVM上——特征也一样no free lunch
介绍:CMU的统计系和计算机系知名教授Larry Wasserman 在《机器崛起》,对比了统计和机器学习的差异
介绍:随着大数据时代的到来，机器学习成为解决问题的一种重要且关键的工具。不管是工业界还是学术界，机器学习都是一个炙手可热的方向，但是学术界和工业界对机器学习的研究各有侧重，学术界侧重于对机器学习理论的研究，工业界侧重于如何用机器学习来解决实际问题。这篇文章是美团的实际环境中的实战篇
介绍:面向机器学习的高斯过程，章节概要：回归、分类、协方差函数、模型选择与超参优化、高斯模型与其他模型关系、大数据集的逼近方法等,
介绍:Python下的文本模糊匹配库，老库新推，可计算串间ratio(简单相似系数)、partial_ratio(局部相似系数)、token_sort_ratio(词排序相似系数)、token_set_ratio(词集合相似系数)等
介绍:Blocks是基于Theano的神经网络搭建框架，集成相关函数、管道和算法，帮你更快地创建和管理NN模块.
介绍:机器学习大神Alex Smola在CMU新一期的机器学习入门课程”Introduction to Machine Learning“近期刚刚开课，课程4K高清视频同步到Youtube上，目前刚刚更新到 2.4 Exponential Families,课程视频, 感兴趣的同学可以关注，非常适合入门.
介绍:用社交用户行为学习图片的协同特征，可更好地表达图片内容相似性。由于不依赖于人工标签(标注)，可用于大规模图片处理，难在用户行为数据的获取和清洗；利用社会化特征的思路值得借鉴.
介绍:Twitter技术团队对前段时间开源的时间序列异常检测算法(S-H-ESD)R包的介绍，其中对异常的定义和分析很值得参考，文中也提到——异常是强针对性的，某个领域开发的异常检测在其他领域直接用可不行.
介绍:聚焦数据质量问题的应对，数据质量对各种规模企业的性能和效率都至关重要，文中总结出(不限于)22种典型数据质量问题显现的信号，以及典型的数据质量解决方案(清洗、去重、统一、匹配、权限清理等)
介绍:中文分词入门之资源.
介绍:15年旧金山深度学习峰会视频集萃,
介绍:很好的条件随机场(CRF)介绍文章,作者的学习笔记
介绍: 来自Stanford，用神经网络实现快速准确的依存关系解析器
介绍:做深度学习如何选择GPU的建议
介绍: Stanford的Trevor Hastie教授在H2O.ai Meet-Up上的报告，讲稀疏线性模型——面向“宽数据”(特征维数超过样本数)的线性模型,13年同 、.
介绍: 分类整理的机器视觉相关资源列表，秉承Awesome系列风格，有质有量!作者的更新频率也很频繁
介绍: social networks course
介绍: 大规模机器学习流程的构建与部署.
介绍: 人脸识别二次开发包，免费，可商用，有演示、范例、说明书.
介绍: 采用Torch用深度学习网络理解NLP，来自Facebook 人工智能的文章.
介绍: 来自CMU的Ed Hovy和Stanford的Jiwei Li一篇有意思的Arxiv文章,作者用Shannon Entropy来刻画NLP中各项任务的难度.
介绍: 信息检索排序模型BM25(Besting Matching)。1）从经典概率模型演变而来 2）捕捉了向量空间模型中三个影响索引项权重的因子：IDF逆文档频率；TF索引项频率；文档长度归一化。3）并且含有集成学习的思想：组合了BM11和BM15两个模型。4）作者是BM25的提出者和Okapi实现者Robertson.
介绍: 自回归滑动平均(ARMA)时间序列的简单介绍，ARMA是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（AR模型）与滑动平均模型（MA模型）为基础“混合”构成.
介绍: 把来自target的attention signal加入source encoding CNN的输入，得到了比BBN的模型好的多neural network joint model
介绍: 揭开印度菜的美味秘诀——通过对大量食谱原料关系的挖掘，发现印度菜美味的原因之一是其中的味道互相冲突，很有趣的文本挖掘研究
介绍: HMM相关文章
介绍: 1)词频与其降序排序的关系,最著名的是语言学家齐夫(Zipf,49年提出的Zipf‘s law,即二者成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,)引入参数修正了对甚高频和甚低频词的刻画 2)Heaps' law: 词汇表与语料规模的平方根(这是一个参数,英语0.4-0.6)成正比
介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA(Ask Me Anything)主题，有不少RNN和AI、ML的干货内容，关于开源&思想&方法&建议……耐心阅读，相信你也会受益匪浅.
介绍: 成G上T的学术数据，HN近期热议话题,主题涉及机器学习、NLP、SNA等。下载最简单的方法，通过BT软件，RSS订阅各集合即可
介绍: Scikit-Learn官网提供，在原有的Cheat Sheet基础上加上了Scikit-Learn相关文档的链接，方便浏览
介绍: 深度学习的全面硬件指南，从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe
介绍:Pedestrian Detection paper & data
介绍: 【神经科学碰撞人工智能】在脸部识别上你我都是专家，即使细微的差别也能辨认。研究已证明人类和灵长类动物在面部加工上不同于其他物种，人类使用梭状回面孔区（FFA）。Khaligh-Razavi等通过计算机模拟出人脸识别的FFA活动，堪称神经科学与人工智能的完美结合。
介绍: 神经网络C++教程,本文介绍了用可调节梯度下降和可调节动量法设计和编码经典BP神经网络，网络经过训练可以做出惊人和美妙的东西出来。此外作者博客的其他文章也很不错。
介绍:deeplearning4j官网提供的实际应用场景NN选择参考表，列举了一些典型问题建议使用的神经网络
介绍:一个深度学习项目,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go多个版本的代码
介绍:深度学习教程
介绍:自然语言处理的发展趋势——访卡内基梅隆大学爱德华·霍威教授.
介绍:Google对Facebook DeepFace的有力回击—— FaceNet，在LFW(Labeled Faces in the Wild)上达到99.63%准确率(新纪录)，FaceNet embeddings可用于人脸识别、鉴别和聚类.
介绍:本文来自Databricks公司网站的一篇博客文章，由Joseph Bradley和Manish Amde撰写，文章主要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted Trees（GBTs）算法和他们在MLlib中的分布式实现，以及展示一些简单的例子并建议该从何处上手..
介绍:华盛顿大学Pedro Domingos团队的DNN，提供论文和实现代码.
介绍:基于神经网络的自然语言依存关系解析器(已集成至Stanford CoreNLP)，特点是超快、准确，目前可处理中英文语料，基于 思路实现.
介绍:本文根据神经网络的发展历程，详细讲解神经网络语言模型在各个阶段的形式，其中的模型包含NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton, 2007],SENNA等重要变形，总结的特别好.
介绍:经典问题的新研究：利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。
介绍:优胜方案源码及文档，包括完整的数据处理流程，是学习Python数据处理和Kaggle经典参赛框架的绝佳实例
介绍:IPOL（在线图像处理）是图像处理和图像分析的研究期刊，每篇文章都包含一个算法及相应的代码、Demo和实验文档。文本和源码是经过了同行评审的。IPOL是开放的科学和可重复的研究期刊。我一直想做点类似的工作，拉近产品和技术之间的距离.
介绍:出自MIT，研究加密数据高效分类问题.
介绍:新加坡LV实验室的神经网络并行框架,支持构建各种并行的架构，在多机多卡，同步更新参数的情况下基本达到线性加速。12块Titan 20小时可以完成Googlenet的训练。
介绍:这是一个机器学习资源库,虽然比较少.但蚊子再小也是肉.有突出部分.此外还有一个由.
介绍:Chase Davis在NICAR15上的主题报告材料，用Scikit-Learn做监督学习的入门例子.
介绍:这是一本自然语言处理的词典,从1998年开始到目前积累了成千上万的专业词语解释,如果你是一位刚入门的朋友.可以借这本词典让自己成长更快.
介绍:通过分析1930年至今的比赛数据，用PageRank计算世界杯参赛球队排行榜.
介绍:R语言教程,此外还推荐一个R语言教程.
介绍:经典老文，复杂网络社区发现的高效算法，Gephi中的[Community detection](The Louvain method for community detection in large networks)即基于此.
介绍: 一个面向 .net 的开源机器学习库,
介绍: 支持node.js的JS神经网络库，可在客户端浏览器中运行，支持LSTM等
介绍: 决策树
讨论深度学习自动编码器如何有效应对维数灾难,
介绍: CMU的优化与随机方法课程，由A. Smola和S. Sra主讲，优化理论是机器学习的基石，值得深入学习
介绍: &面向视觉识别的CNN&课程设计报告集锦.近百篇，内容涉及图像识别应用的各个方面
介绍:用Spark的MLlib+GraphX做大规模LDA主题抽取.
介绍: 基于深度学习的多标签分类,用基于RBM的DBN解决多标签分类(特征)问题
介绍: DeepMind论文集锦
介绍: 一个开源语音识别工具包,它目前托管在上面
介绍: 免费电子书《数据新闻手册》, 国内有热心的朋友翻译了,大家也可以
介绍: 零售领域的数据挖掘文章.
介绍: 深度学习卷积概念详解,深入浅出.
介绍: 非常强大的Python的数据分析工具包.
介绍: 2015文本分析(商业)应用综述.
介绍: 深度学习框架、库调研及Theano的初步测试体会报告.
MIT的Yoshua Bengio等人讲深度学习的新书，还未定稿，线上提供Draft chapters收集反馈，超赞！强烈推荐.
介绍: Python下开源可持久化朴素贝叶斯分类库.
介绍:Paracel is a distributed computational framework designed for machine learning problems, graph algorithms and scientific computing in C++.
介绍: 开源汉语言处理包.
介绍: 使用Ruby实现简单的神经网络例子.
介绍:神经网络黑客入门.
介绍:好多数据科学家名人推荐,还有资料.
介绍:实现项目已经开源在github上面
介绍:作者发现，经过调参，传统的方法也能和word2vec取得差不多的效果。另外，无论作者怎么试，GloVe都比不过word2vec.
介绍:Stanford深度学习与自然语言处理课程,Richard Socher主讲.
介绍:机器学习中的重要数学概念.
介绍:用于改进语义表示的树型LSTM递归神经网络,句子级相关性判断和情感分类效果很好..
介绍:卡耐基梅隆Ryan Tibshirani和Larry Wasserman开设的机器学习课程，先修课程为机器学习(10-715)和中级统计学(36-705)，聚焦统计理论和方法在机器学习领域应用.
介绍:《哈佛大学蒙特卡洛方法与随机优化课程》是哈佛应用数学研究生课程，由V Kaynig-Fittkau、P Protopapas主讲，Python程序示例，对贝叶斯推理感兴趣的朋友一定要看看，提供授.
介绍:生物医学的SPARK大数据应用.并且伯克利开源了他们的big data genomics系统，其他的内容可以关注一下.
介绍:对自然语言处理技术或者机器翻译技术感兴趣的亲们，请在提出自己牛逼到无以伦比的idea（自动归纳翻译规律、自动理解语境、自动识别语义等等）之前，请通过谷歌学术简单搜一下，如果谷歌不可用，这个网址有这个领域几大顶会的论文列表,切不可断章取义,胡乱假设.
介绍:论文+代码:基于集成方法的Twitter情感分类,.
介绍:NIPS CiML 2014的PPT,NIPS是神经信息处理系统进展大会的英文简称.
介绍:斯坦福的深度学习课程的Projects 每个人都要写一个论文级别的报告 里面有一些很有意思的应用 大家可以看看 .
介绍:R语言线性回归多方案速度比较具体方案包括lm()、nls()、glm()、bayesglm()、nls()、mle2()、optim()和Stan’s optimizing()等.
介绍:文中提到的三篇论文（机器学习那些事、无监督聚类综述、监督分类综述）都很经典，Domnigos的机器学习课也很精彩
介绍:莱斯大学（Rice University）的深度学习的概率理论.
介绍:基于马尔可夫链自动生成啤酒评论的开源Twitter机器人,.
介绍:视频+讲义:深度学习用于自然语言处理教程(NAACL13).
介绍:用机器学习做数据分析,David Taylor最近在McGill University研讨会上的报告，还提供了一系列讲机器学习方法的ipn，很有价值 .
介绍:基于CNN+LSTM的视频分类,.
介绍:Quora怎么用机器学习.
介绍:亚马逊在机器学习上面的一些应用,.
介绍:并行机器学习指南(基于scikit-learn和IPython).
介绍:DataSchool的机器学习基本概念教学.
介绍:一个基于OpenGL实现的卷积神经网络，支持Linux及Windows系.
介绍:基于Mahout和Elasticsearch的推荐系统.
介绍:Francis X. Diebold的《(经济|商业|金融等领域)预测方法.
介绍:Francis X. Diebold的《时序计量经济学》.
介绍:基于Yelp数据集的开源比较,评测覆盖Naive Bayes、SentiWordNet、CoreNLP等 .
介绍:国内Pattern Recognition And Machine Learning读书会资源汇总,,.
介绍:用于Web分析和数据挖掘的概率数据结构.
介绍:机器学习在导航上面的应用.
介绍:Neural Networks Demystified系列视频，Stephen Welch制作，纯手绘风格，浅显易懂,.
介绍:{swirl}数据训练营:R&数据科学在线交互教程.
介绍:关于深度学习和RNN的讨论 .
介绍:Deep Reinforcement Learning.
介绍:(PyCon2015)Scikit-Learn机器学习教程,.
介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.
介绍:15年春季学期CMU的机器学习课程，由Alex Smola主讲，提供讲义及授课视频，很不错..
介绍:大数据处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.
介绍:用Spark MLlib实现易用可扩展的机器学习,.
介绍:以往上千行代码概率编程(语言)实现只需50行.
介绍:ggplot2速查小册子,,此外还推荐.
介绍:用结构化模型来预测实时股票行情.
介绍:录取论文列表,大部分论文可使用Google找到.
介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对深度学习的重要性.
介绍:A Community of awesome Distributed Machine Learning C++ projects.
介绍:免费电子书&强化学习介绍>,,,相关课程,.
介绍:免费书:Azure ML使用精要.
介绍:A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep Networks.
介绍:有趣的机器学习：最简明入门指南,.
介绍:深度学习简明介绍,.
介绍:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.
介绍:CNN开源实现横向评测,参评框架包括Caffe 、Torch-7、CuDNN 、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等，NervanaSys表现突出.
介绍:卡耐基梅隆大学计算机学院语言技术系的资源大全,包括大量的NLP开源软件工具包，基础数据集，论文集，数据挖掘教程，机器学习资源.
介绍:Twitter情感分析工具SentiTweet,.
介绍:华盛顿大学的Machine Learning Paper Repository.
介绍:机器学习速查表.
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渤海大学研究生机器学习课程考核论文；院（系、部）：信息科学与技术学院年级：一专业：计；姓名：马健学号：密封线；任课教师：一、命题部分；二、评分标准；三、教师评语；请根据您确定的评分标准详细评分，给定成绩，填入“；注1：本页由学生填写卷头和“任课教师”部分，其余；除；注2：“阅卷教师评语”部分请教师用红色或黑色碳素；密封线；基于支持向量机的
渤海大学研究生
课程考核论文院（系、部）： 信息科学与技术学院
专业： 计算机软件与理论姓名：
线 任课教师： 一、命题部分二、评分标准三、教师评语请根据您确定的评分标准详细评分，给定成绩，填入“成绩”部分。注1：本页由学生填写卷头和“任课教师”部分，其余由教师填写。其中蓝色字体部分请教师在命题时删除。提交试卷时含本页。学生从第二页开始写作，要求见蓝色字体部分。注2：“阅卷教师评语”部分请教师用红色或黑色碳素笔填写，不可用电子版。无“评语”视为不合规范。 注3：试题、评分标准、评语尽量控制在本页。 注4：不符合规范试卷需修改规范后提交。 密
线 基于支持向量机的机器学习研究 马健摘要: 基于数据的机器学习，研究的实质是从观测数据出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行分类、研究、处理。支持向量机是基于统计学习理论的一种新的机器学习方法，因其出色的学习性能在国内为学术界引起了日益广泛的重视。本文对机器学习、支持向量机的研究现状进行了综述，阐述了机器学习和支持向量机的基本概念和支持向量机的训练算法。关键字：机器学习 支持向量机 统计学习理论 0
引言学习是一起智能系统最根本的特征。机器学习是人工智能最具智能特征、最前沿的研究领域之一。机器学习就是要使计算机模拟人的学习行为，自动地通过学习获取知识和技能，不断改善性能，实现自我完善。与传统统计学比较，统计学习理论是一种专门研究有限样本情况下机器学习规律的理论。V.Vapinik等人从上世纪六、七十年代开始致力于此方面研究，到九十年代中期，其理论不断发展和成熟。统计学习理论是建立在一套较坚实的理论基础之上的，为解决有限样本学习问题提供了一个统一的框架，它能将很多现有方法纳入其中，同时，在这一理论基础上发展了一种新的通用的学习方法----支持向量机（Support Vector Machine或SVM),它已初步表现出很多优于已有方法的性能。目前，SLT和SVM 已成为国际上机器学习新的研究热点问题。1 机器学习简介在人们对机器智能的研究中，希望能够用计算机来模拟人的思考和推广能力这种学习能力，这就是我们所说的基于数据的机器学习问题，或者简单地称为机器学习（Machine Learning）问题。1.1 机器学习系统的基本结构 密
线一个学习系统一般应该由环境、学习、知识库、执行四个基本部分组成。如图1所示 图1 机器学习系统的基本结构环境向系统的学习部分提供某些信息；学习部分利用这些信息修改知识库，以增强系统执行部分完成任务的效能；执行部分根据知识库完成任务，同时把获得的信息反馈给学习部分。在具体应用中，环境、知识库和执行部分决定了具体的工作内容，学习部分所需要解决的问题完全由上述三部分确定。1.2 机器学习的主要策略机器学习有很多优秀的学习算法，基本上可以分为基于符号和基于非符号学习（连接学习）。其中比较好的策略有机械式学习、指导式学习、归纳学习、类比学习、基于解释的学习、基于神经网络的学习、支持向量机、基于遗传算法的学习、强化学习、多Agent学习。1.3
分类问题机器学习主要关心分类问题，它是许多其他问题的基础和核心。分类是通过对具体类别标记的实例（数据）进行训练，得出一个能够预测新实例类别的模型。设D??d1...dm?,为训练的实例集合，每一个实例都有预先标记好的类Ck,?Ck??C0。通过对这些数据的有导师学习，产生一个称为分类器的模型，它能对不知道类别标记的实例预测其类别。预测的准确程度可以评价分类器的性能。分类方法主要有贝叶斯分类、分治法、覆盖算法、投票算法等。2
基于支持向量机的机器学习 2.1 支持向量机简介支持向量机（Support Vector Machine）是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中有许多特有的优势，并能推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力。 密
线1）VC维定义1.1(N(F,记Zm))：设F是一个假设集，即由在X?Rn上取值为-1或f1的若干函数组成的集合。Zm= {x1,x2,...,xm}为f(X中的ｍ个点组成的集合。考虑当(取遍F中的所有可能的假设时产生的m维向量(x1),f(x2),…fxm))。定义N(F,Zm))为上述m维向量中不同的向量个数。定义1.2（Zm被F打散）：设F是一个假设集，Zm= {x1,x2,...,xm}为X中的m个点组成的集合。称Zm被F打散，或F打散Zm。定义1.3（VC维）：设假设集F是一个由X上取值为-1或1的函数组成的集合。定义F的VC维为max{m|N(F,Zm) = 2m}.VC维反映了函数集的学习能力。一般而言，VC维越大，学习机器越复杂。但目前没有通用的关于任意VC维计算的理论，只对一些特殊函数集的VC维可以计算。如何利用理论和实验的方法计算VC维是当前统计学习理论中一个待研究的问题[3]。 2）结构风险最小化机器学习本质上是一种对问题真实模型的逼近，由于真实世界的模型往往无法精确给出，我们给出的模型与真实模型就存在一个误差，这个与真实模型之间的误差积累就叫做风险。统计学习理论系统地研究了对于各种类型的函数集，经验风险和实际风险之间的关系，即泛化误差界。统计学习理论指出：经验风险Remp(w)和实际风险R(w)之间至少以1-η的概率满足如下关系R(w)?Remp(w)?其中，l是样本数，h是函数集的VC维。h(ln(2l/h)?1)?ln(?/4)l 这一结论表明，统计学习的实际风险由两部分组成：一个是经验风险，另一个是置信风险。置信风险反映了真实风险和经验风险差值的上确界，和VC维h记样本数l有关。可简单地表示为R(w)?Remp(w)??(h/l)在有限的训练样本下，学习机器的复杂性越高，VC维越大，置信风险就越大，就会导致真实风险和经验风险间的差别越大。如图所示 密
线 这就解释了为什么有些学习机器训练阶段的准确率可以达到100%而泛化能力却很差。结构风险最小化原则（Structural Risk Minimization ,SRM）就是为了取得经验风险与置信风险的最小和。统计机器学习理论就是为了努力最小化结构风险。即不仅要使经验风险最小化，还要使VC维最小。 2.2 线性分类器线性分类器是最简单也是很有效的分类器形式，SVM就是是从线性可分情况下的最优分 类面发展而来的。1）线性可分当一个线性函数能将样本完全正确地分开时，此时这些样本就是线性可分的。否则就称为非线性可分的。线性函数指形如f(x) = wx + b的一次函数，此函数值为0时确定了一个n维空间的超平面(Hyper Plane)。w、x为n维向量，b为常数。2） 广义最优分类面包含各类专业文献、外语学习资料、中学教育、各类资格考试、行业资料、应用写作文书、幼儿教育、小学教育、31机器学习作业等内容。　
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次数 班级 第九次作业次作业。 7班 正文 Q: 请陈述隐马尔可夫... 　机器学习第6章作业三_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。机器学习作业答案1.1 机器学习:人脸识别、手写识别、信用卡审批。 不是 机器学习: 计算工资, 执行查... 　机器学习大作业 机器学习与生物信息学 摘 要 本文首先介绍了生物信息学的概念、产生的背景、主要的研究方法、研究方向以及机器 学习的相关概念。 然后通过比较两者所...