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This complete matlab for neural network

发信人: GzLi (笑梨), 信区: DataMining
标  题: [合集]请教SVM能否用于数据挖掘
发信站: 南京大学小百合站 (Fri May 31 19:26:54 2002), 站内信件

JoyZhang (Joy) 于Thu May 30 22:18:01 2002)
提到：

傻傻地问一句，svm可以用于数据挖掘吗？有这样的成功案例吗？可不可以推荐几篇文章，
或站点！多谢，多谢！


jimo (寂寞) 于Thu May 30 23:40:52 2002提到：

这个是什么



mining (key) 于Fri May 31 08:28:44 2002提到：

国内清华大学好像在这方面搞得不错
到中国期刊网或IEEE的全文检索中能找到一大片。
SVM对于从小样本中提取分类规则好像比较有效，用于大数据集时没有研究


JoyZhang (Joy) 于Fri May 31 09:07:06 2002)
提到：

多谢mining!
  我在中国期刊网上只找到5篇这样的文章，好像都没有做数据挖掘的。在google上搜了搜
，大多数好像是做模式识别方面的。至于IEEE的全文检索很遗憾我们学校还没有。

GzLi (笑梨) 于Fri May 31 15:42:40 2002提到：

很高兴有人在这儿讨论SVM的东西。
我认为它是将来DataMining里面学习算法的热点。
Liuhuan有一篇文章讲到数据约简中的样本约简是就用SVM试了一下，不过效果不好。
但是SVM在分类和回归方面，前途很长远，已经有很多的应用是在回归方面。
比如金融数据的数据挖掘。
比如生产数据的数据挖掘。
比如实验数据的数据挖掘。
 就向神经网络一样，会逐渐普及到各个领域。

SVM针对小样本提出，因为对于小样本，它的推广能力会高，
对于大量样本，效果也很好，SVM刚刚提出就是在邮政局的数字识别集上作的，
数字集很大的。效果也很好。