Contents xix
Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 415
12 Support Vector Machines and
Flexible Discriminants 417
12.1 Introduction ......................... 417
12.2 The Support Vector Classifier ................ 417
12.2.1 Computing the Support Vector Classifier .... 420
12.2.2 Mixture Example (Continued) . . . ....... 421
12.3 Support Vector Machines and Kernels ........... 423
12.3.1 Computing the SVM for Classification ...... 423
12.3.2 The SVM as a Penalization Method ....... 426
12.3.3 Function Estimation and Reproducing Kernels . 428
12.3.4 SVMs and the Curse of Dimensionality ..... 431
12.3.5 A Path Algorithm for the SVM Classifier .... 432
12.3.6 Support Vector Machines for Regression ..... 434
12.3.7 Regression and Kernels .............. 436
12.3.8 Discussion ..................... 438
12.4 Generalizing Linear Discriminant Analysis . ....... 438
12.5 Flexible Discriminant Analysis ............... 440
12.5.1 Computing the FDA Estimates . . . ....... 444
12.6 Penalized Discriminant Analysis .............. 446
12.7 Mixture Discriminant Analysis ............... 449
12.7.1 Example: Waveform Data ............. 451
Bibliographic Notes ......................... 455
Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 455
13 Prototype Methods and Nearest-Neighbors 459
13.1 Introduction ......................... 459
13.2 Prototype Methods ..................... 459
13.2.1 K-means Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . 460
13.2.2 Learning Vector Quantization . . . ....... 462
13.2.3 Gaussian Mixtures ................. 463
13.3 k-Nearest-Neighbor Classifiers . . . . . . . . . . . . . . . 463
13.3.1 Example: A Comparative Study . . ....... 468
13.3.2 Example: k-Nearest-Neighbors
and Image Scene Classification . . . ....... 470
13.3.3 Invariant Metrics and Tangent Distance ..... 471
13.4 Adaptive Nearest-Neighbor Methods ............ 475
13.4.1 Example ...................... 478
13.4.2 Global Dimension Reduction
for Nearest-Neighbors . . . . . . . . . . . . . . . 479
13.5 Computational Considerations ............... 480
Bibliographic Notes ......................... 481
Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 481
剩余763页未读，继续阅读
录事参军
- 粉丝: 218
- 资源: 10
我的内容管理
展开
最新资源
- 计算机人脸表情动画技术发展综述
- 关系数据库的关键字搜索技术综述：模型、架构与未来趋势
- 迭代自适应逆滤波在语音情感识别中的应用
- 概念知识树在旅游领域智能分析中的应用
- 构建is-a层次与OWL本体集成：理论与算法
- 基于语义元的相似度计算方法研究：改进与有效性验证
- 网格梯度多密度聚类算法：去噪与高效聚类
- 网格服务工作流动态调度算法PGSWA研究
- 突发事件连锁反应网络模型与应急预警分析
- BA网络上的病毒营销与网站推广仿真研究
- 离散HSMM故障预测模型：有效提升系统状态预测
- 煤矿安全评价：信息融合与可拓理论的应用
- 多维度Petri网工作流模型MD_WFN：统一建模与应用研究
- 面向过程追踪的知识安全描述方法
- 基于收益的软件过程资源调度优化策略
- 多核环境下基于数据流Java的Web服务器优化实现提升性能
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议，欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理！
点击此处反馈
