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关于顺序回归机与多类分类算法的研究

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毕业论文范文题目：关于顺序回归机与多类分类算法的研究，论文范文关键词：关于顺序回归机与多类分类算法的研究
关于顺序回归机与多类分类算法的研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：支持向量机是借助最优化方法来解决机器学习问题的一个有力工具.支持向量顺序回归机是两类支持向量机的一种推广,它求解的是带有顺序的多类分类问题.支持向量顺序回归机在经典的统计学、信息检索、经济预警等方面有着很广泛的应用.近年来,一直受到广大学者的关注和研究.对一般的多类分类问题,如何建立行之有效的基于支持向量机的多类分类算（文章此处忽略..）法也是广大学者研究的一个热点,因为在现实世界中,很多学习问题是多类分类问题.本文的主要内容可以概述如下:1.支持向量顺序回归机的线性规划形式.支持向量顺序回归机是一个凸二次规划.鉴于线性规划问题的研究已十分成熟,并且有了十分有效的求解大型问题的算法,借助l1范数与l2范数等价的关系,把二次规划转化成线性规划,提出了支持向量顺（此处忽略..）序回归机的线性规划形式.进一步,用数值试验验证了它的可行性和有效性.与支持向量顺序回归机相比,运行时间缩短了,并用10折交叉确认计算误差,两种方法的误差相同.2.支持向量顺序回归机的统计学习理论基础.目前,支持向量顺序回归机的统计学习理论基础并不十分完善,因而对支持向量顺序回归机的统计学习理论基础进行系统的研究是有必要的.首（本文此处忽略..）先,利用结构风险最小化原则推导出一种学习算法,称之为结构风险最小化顺序回归机.其次,证明了结构风险最小化顺序回归机与支持向量顺序回归机解之间的关系.最后,从统计学习的角度说明了支持向量顺序回归机是结构风险最小化原则的一个直接实现,并给出了惩罚参数C的全新含义.3.一个新的基于广义特征值的多类分类算法.首先,把多类分类问题（略..）分解成一系列的两类分类问题.其次,借助Mangasarian提出的用两个不平行的中心平面处理两类分类问题的思想,提出了一个新的基于广义特征值的多类分类算法,称之为中心多平面机.通过数值试验,说明了这种算法的可行性和有效性,并且通过和其它基于支持向量机的多类分类算法对比,进一步验证了该方法的优越性.

以上为本篇毕业论文范文关于顺序回归机与多类分类算法的研究的介绍部分。

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