340.txt

This complete matlab for neural network

发信人: GzLi (笑梨), 信区: DataMining
标  题: Re: To SVM newcomer
发信站: 南京大学小百合站 (Sun Dec 15 21:03:57 2002)

tutorial 看精华区15->8->23

【 在 boeingjsf (boeingjsf) 的大作中提到: 】
: 那篇文章在那里有呀？全名叫什么呀？
: 好像没有intro svr and svm呀？
: 【 在 GzLi (笑梨) 的大作中提到: 】
: : 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Intro。 to 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。
: (以下引言省略 ... ...)

--
              ***  端庄厚重 谦卑含容 事有归着 心存济物  ***
数据挖掘  http://[e-mail]/

※ 来源:．南京大学小百合站 bbs.nju.edu.cn．[FROM: 211.80.38.17]