本文關(guān)鍵詞：基于一類分類的線性規(guī)劃支持向量回歸算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

分類號： 學(xué)校代碼： 10165 密 級： 學(xué) 號： 座機電話號碼0722 遣享師筢大學(xué) 碩士學(xué)位論文 基于一類分類的線性規(guī)劃支持向量回歸算法 作者姓名： 高采葵 學(xué)科、專業(yè)： 概率論與數(shù)理統(tǒng)計 研究方向： 統(tǒng)計學(xué)習(xí)與應(yīng)用 導(dǎo)師姓名： 孫德山副教授 Ol 2 5年5月 萬方數(shù)據(jù) 學(xué)位論煳創(chuàng)惻嗍刪 本人承諾：所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下所取得的研究成果。論文中除特別加以標注和 致謝的地方外，不包含他人和其他機構(gòu)已經(jīng)撰寫或發(fā)表過的研究成果，其他同志的研究成果對本人的 啟示和所提供的幫助，均已在論文中做了明確的聲明并表示謝意。 學(xué)位論文作者虢塑量： 學(xué)位論文版權(quán)的使用授權(quán)書 本學(xué)位論文作者完全了解遼寧師范大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，及學(xué)校有 權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交復(fù)印件或磁盤，允許論文被查閱和借閱。本文授權(quán) 遼寧師范大學(xué)，可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫并進行檢索，可以采 用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文，并且本人電子文檔的內(nèi)容和紙質(zhì) 論文的內(nèi)容相一致。 保密的學(xué)位論文在解密后使用本授權(quán)書。 學(xué)位論文作者簽名： 為霧荔． 指導(dǎo)教師簽名：玉叢 簽名日期：2夕／廠年6月弓日 萬方數(shù)據(jù) 摘 要 Vector 支持向量機 Support Learning 原理。傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法會出現(xiàn)“過學(xué)習(xí)”等問題，這是由于傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法基于的統(tǒng)計 學(xué)原理都是將樣本數(shù)據(jù)近似看成無窮大，但實際情況中樣本數(shù)據(jù)是有限的。所以統(tǒng)計學(xué) 原理與它們相比，，更適應(yīng)現(xiàn)實中的實際問題。在此理論上建立的支持向量機泛化能力更 好。而核函數(shù)思想的引入，不僅解決了非線性情況，更避免了“維數(shù)災(zāi)難”，降低了實際 的運算難度。 支持向量機提

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