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,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,模式识别原理,华中科技大学图像识别与人工智能研究所,图像分析与智能系统研究室,曹治国,2024/10/4,1,3.6,支撑向量机,2024/10/4,3,3.6,支撑向量机,2024/10/4,4,3.6,支撑向量机,2024/10/4,5,3.6,支撑向量机,2024/10/4,6,3.6,支撑向量机,2024/10/4,7,3.6,支撑向量机,2024/10/4,8,3.6,支撑向量机,2024/10/4,9,3.6,支撑向量机,2024/10/4,10,3.6,支撑向量机,2024/10/4,11,3.6,支撑向量机,2024/10/4,12,3.6,支撑向量机,2024/10/4,13,3.6,支撑向量机,2024/10/4,14,3.6,支撑向量机,2024/10/4,15,3.6,支撑向量机,2024/10/4,16,3.6,支撑向量机,公式推导,2024/10/4,17,3.6,支撑向量机,非线性可分时,2024/10/4,18,3.6,支撑向量机,非线性可分时,2024/10/4,19,3.6,支撑向量机,非线性可分时,2024/10/4,20,3.6,支撑向量机,非线性可分时，在广义线性判别函数时是变换到新的空间中,2024/10/4,21,广义线性判别函数,2024/10/4,22,3.6,支撑向量机,一个例子,2024/10/4,23,3.6,支撑向量机,X,要变换到高维空间,2024/10/4,24,3.6,支撑向量机,用,X,的函数表示这种变换,2024/10/4,25,3.6,支撑向量机,用,X,的函数表示这种变换,2024/10/4,26,3.6,支撑向量机,要做,(m+2)(m+1)/2,次乘法和加法,2024/10/4,27,3.6,支撑向量机,2024/10/4,28,3.6,支撑向量机,2024/10/4,29,3.6,支撑向量机,2024/10/4,30,3.6,支撑向量机,2024/10/4,31,3.6,支撑向量机,2024/10/4,32,3.6,支撑向量机,2024/10/4,33,3.6,支撑向量机,2024/10/4,34,3.6,支撑向量机,2024/10/4,35,3.6,支撑向量机,结论：,当我们处理非线性可分情况时，将特征向量变换到高维空间时，我们可以只要定义变换后的内积运算，而不必真的进行这种变换。统计学习理论指出，只要这种运算满足,Mercer,条件，它就可以作为这里的内积使用,2024/10/4,36,3.6,支撑向量机,2024/10/4,37,3.6,支撑向量机,2024/10/4,38,3.6,支撑向量机,由于最终的判别函数中实际只包含与支持向量的内积和求和，因此，识别时的计算复杂度取决于支持向量的个数,2024/10/4,39,3.6,支撑向量机,
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