【摘要】：統(tǒng)計學習理論是針對于小樣本下的機器學習理論,它的核心思想是通過控制學習機的復雜度實現(xiàn)對其推廣能力的控制。根據(jù)這一理論發(fā)展起來的支持向量機是以VC維和結(jié)構(gòu)風險最小化原則為基礎(chǔ),支持向量機具有很多優(yōu)點,它的出現(xiàn)較好地解決了過學習、非線性、高維數(shù)等實際問題�，F(xiàn)如今,支持向量機被應用到生活中的各個領(lǐng)域,解決一些現(xiàn)實問題。本文主要介紹支持向量機的特點以及在人口數(shù)據(jù)分析當中的實際應用。文章緒論主要簡單的闡述了選題的背景以及研究意義,并且介紹了國內(nèi)外對支持向量機的研究現(xiàn)狀。本文第二章簡單地介紹了機器學習的發(fā)展歷史及與機器學習相關(guān)的問題。第三章簡述統(tǒng)計學理論,包括統(tǒng)計學習主要內(nèi)容,VC維、推廣性的界、結(jié)構(gòu)風向最小化原則等相關(guān)概念及內(nèi)容。第四章重點介紹支持向量機的相關(guān)內(nèi)容,包括線性支持向量機和非線性支持向量機,線性支持向量機這部分又細分成線性可分和線性不可分這兩種情況,這一章還介紹了核函數(shù)的相關(guān)概念以及支持向量機回歸機。第五章論述了支持向量機的相關(guān)特點及其所具有的優(yōu)勢。第六章是本文的重點內(nèi)容,根據(jù)收集得到的有關(guān)沈陽市2002年到2014年年末人口總數(shù)作為數(shù)據(jù),用支持向量機建立模型進行人口預測,本章建立了兩種支持向量機模型,預測出未來五年內(nèi)沈陽市年末總?cè)丝跀?shù)量。第七章根據(jù)收集得到沈陽市地區(qū)生產(chǎn)總值,找到人口數(shù)量與沈陽地區(qū)生產(chǎn)總值之間的關(guān)系,說明預測人口數(shù)量的重要性。最后,總結(jié)支持向量機方法的特點,對支持向量機今后的發(fā)展進行展望并且提出今后的研究方向。
[Abstract]:Statistical learning theory is aimed at the machine learning theory under the small sample. Its core idea is to control the generalization ability of the learning machine by controlling the complexity of the learning machine. The support vector machine developed according to this theory is based on the principle of VC and structural risk minimization. support vector machine has many advantages, and its appearance solves the practical problems such as overlearning, nonlinear, high dimension and so on. Nowadays, support vector machine (SVM) is applied to all fields of life to solve some practical problems. This paper mainly introduces the characteristics of support vector machine and its practical application in population data analysis. In the introduction, the background and significance of the topic are briefly described, and the research status of support vector machine at home and abroad is introduced. The second chapter briefly introduces the development history of machine learning and the problems related to machine learning. The third chapter briefly describes the statistical theory, including the main contents of statistical learning, VC dimension, generalization boundary, structural wind direction minimizing principle and other related concepts and contents. The fourth chapter focuses on the related contents of support vector machine, including linear support vector machine and nonlinear support vector machine, linear support vector machine is divided into linear divisible and linear inseparable cases. This chapter also introduces the related concepts of kernel function and support vector machine regression machine. The fifth chapter discusses the related characteristics of support vector machine and its advantages. The sixth chapter is the key content of this paper. According to the collected data about the total population of Shenyang from 2002 to the end of 2014, the population prediction is carried out by using support vector machine (SVM) model, and two kinds of support vector machine models are established in this chapter. Forecast the total population of Shenyang at the end of the year in the next five years. In the seventh chapter, according to the collection of the gross domestic product of Shenyang area, the relationship between the population quantity and the gross domestic product of Shenyang area is found, and the importance of forecasting the population quantity is explained. Finally, the characteristics of support vector machine method are summarized, the future development of support vector machine is prospected and the future research direction is put forward.
【學位授予單位】：遼寧師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：C921

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本文編號：2492566