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This complete matlab for neural network

发信人: GzLi (笑梨), 信区: DataMining
标  题: To SVM newcomer
发信站: 南京大学小百合站 (Sun Dec 15 18:26:00 2002)

有的同仁刚刚开始学习SVM有点疑惑，我根据大家的一些看法总结了以下，
刚开始发在水木AI板了，转过来大家可以讨论
1.刚开始学习svm就看黄皮书，不是很恰当，因为这本书设计统计学习理论太多，
主要是因为是vapnik自己写的，他的研究方向是统计学习理论，svms都是其它人
作的。我建议读读Burges和Smola（好像）的Tutorials on SVR和SVM，这些在南大小百合
datamining板（DM板）上载区都有。
不过统计学习理论的研究也是一个很重要的方向，那就要看vapnik的1998年的
《SLT》了

2.SVM算法的研究方向有很多，不过就算法本身
很多人已经研究过了，新的突破需要一定的功底。现在的研究方向有：
a.从SVM到SVR或者是非监督的学习算法，（我就很需要）
b.SVM在大规模问题的训练算法和收敛性的研究，（这个在DM板有人想研究）
c.对SVM的形式作一些改动，使得SVM的参数有意义。比u-SVM
d.kernel，是一种非线性映射方法，受到重视，已经有很多研究比如k-FD k-PCA等
   （很多人研究了）
e.核函数的选择和参数选择优化，（我也很需要，但是没有成熟方法）
f.SVM与其它正则化理论的关系，以及在SRM下对其它方法的改造。

3.svm的应用，可能是现在更容易作的一个方向了。比如bioinfomatics text 
catagorization, machine vision 问题上。

4. 关于SVM的程序这个板好像讨论的不多，在DM板有各种程序的讨论。
主要有matlab和c之分，区别可以见DM板精华区->机器学习目录

5. 网站可以到http://www.kernel-machines.org 不知道为什么我这里上不了了
或者是这个http://www.support-vector.net/ 有一些链接。



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※ 修改:．GzLi 于 Dec 16 16:24:29 修改本文．[FROM: 211.80.38.17]
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