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This complete matlab for neural network

发信人: GzLi (笑梨), 信区: DataMining
标  题: [合集]关于svm  GzLi请进
发信站: 南京大学小百合站 (Thu Jun  6 00:00:22 2002), 站内信件

JoyZhang (Joy) 于Fri May 31 20:18:00 2002)
提到：

 谢谢GzLi！
 我还想问一下，如果将svm用于数据挖掘中的分类，那么有没有办法提取到规则，就像从
训练好的神经网络中提取规则一样。


GzLi (笑梨) 于Fri May 31 21:05:28 2002提到：

s神经网络可以提取规则吗？这正是在数据挖掘领域为什么很多人不喜欢用NN而喜欢用
决策树的原因。
SVM不能提取对于特征关系的规则，
但是可以提取关于样本关系的规则，因为SVM利用超平面把一部分最优超平面那个边界
上的样本保留，而去掉其它的样本。


JoyZhang (Joy) 于Sat Jun  1 13:12:14 2002)
提到：



  神经网络知识提取是存在困难，也正如GzLi提到的神经网络在数据挖掘的初期并不看好
。但据我所知现在也有一些代表性的神经网络知识提取法，如sestito等人提出的相似权值
法，Towell和Shavlik提出的MOFN方法等。所以我想知道是不是也有人提出SVM的知识提取
方法，即使是一些尝试性方法。


GzLi (笑梨) 于Sat Jun  1 22:47:51 2002提到：

SVM用于数据挖掘和SVM提取规则不是一回事吧
用于数据挖掘，可以用于回归的挖掘。
我认为神经网络可以用的地方，都可以用SVM来替代，而且效果要好。
我正在作一些尝试。
我的副导师在利用数据挖掘的概念进行生产参数的优化，
我利用SVM来作这个事。



xlcy (all nothing) 于Sun Jun  2 20:17:29 2002提到：

生产参数的优化？
是不是和我做的有点相似，至少领域差不多，我做的是产品方案设计，
尤其是创新设计方面的 ，一直不知道怎么下手才对，实在是痛苦
BTW:你们利用数据挖掘时，针对的数据是什么样的？如何得到的？



GzLi (笑梨) 于Sun Jun  2 20:41:25 2002提到：

你的是不是材料设计方面的。
我的是生产过程中产生的参数，然后对参数优化得到更高质量和更高产率的产品。
生产参数是生产现场的控制系统的数据。



daniel (飞翔鸟) 于Sun Jun  2 22:24:14 2002提到：


roughly speaking, approaches for extracting rules from neural networks could
be categorized into two classes, i.e. architecture-analysis-based or
function-analysis-based. Intuitively, all approaches belong to the latter
class can also be used for SVM. I remember that there is a paper on extracting
rules from SVMs on IJCNN2000.


xlcy (all nothing) 于Sun Jun  2 23:16:52 2002提到：

那就不太一样了
我主要是对已有产品的设计参数、销售数据进行分析，
然后发掘出对概念设计有用的知识，以便设计出功能更好、价格更优的产品



GzLi (笑梨) 于Sun Jun  2 23:39:38 2002提到：

我们的东西，我觉得挖掘的模型和方法基本上是一致的。
以后多讨论吧。



JoyZhang (Joy) 于Mon Jun  3 20:31:25 2002)
提到：

谢谢daniel!

GzLi (笑梨) 于Tue Jun  4 18:24:52 2002提到：

看看这篇文章 吧
它是讲SVM用于数据挖掘的。

Guyon, I., Matic, N., & Vapnik, V. (1996). Discovering informative patterns 
and data cleaning. In U. M. Fayyad,
G. Piatetsky-Shapiro, P. Smyth, & R. Uthurusamy, (Eds.). Advances in 
knowledge discovery and data mining
(pp. 181–203). Cambridge, MA: MIT Press.