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数字信号处理实验FIR数字滤波器设计及软件实现.docx

通过使用lssvm对葡萄酒数据集进行分类然后使用lssvm工具箱，哈哈。1) 同样是对原始对偶问题进行求解，但是通过求解一个线性方程组（优化目标中的线性约束导致的）来代替SVM中的QP问题（简化求解过程），对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用；   2) 实质上是求解线性矩阵方程的过程，与高斯过程（Gaussian processes），正则化网络（regularization networks）和费雪判别分析（Fisher discriminant analysis）的核版本相结合；   3) 使用了稀疏近似（用来克服使用该算法时的弊端）与稳健回归（稳健统计）；   4) 使用了贝叶斯推断（Bayesian inference）；   5) 可以拓展到非监督学习中：核主成分分析（kernel PCA）或密度聚类；   6) 可以拓展到递归神经网络中。

bp神经网络详解ppt BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络。 在人工神经网络的发展历史上，感知机(Multilayer Perceptron，MLP)网络曾对人工神经网络的发展发挥了极大的作用，也被认为是一种真正能够使用的人工神经网络模型，它的出现曾掀起了人们研究人工神经元网络的热潮。单层感知网络（M-P模型）做为最初的神经网络，具有模型清晰、结构简单、计算量小等优点。但是，随着研究工作的深入，人们发现它还存在不足，例如无法处理非线性问题，即使计算单元的作用函数不用阀函数而用其他较复杂的非线性函数，仍然只能解决解决线性可分问题．不能实现某些基本功能，从而限制了它的应用。增强网络的分类和识别能力、解决非线性问题的唯一途径是采用多层前馈网络，即在输入层和输出层之间加上隐含层。构成多层前馈感知器网络。

Matlab R2009b - R2013a: LS-SVMlab1.8 - Linux and Windows (32 and 64 bit): lssvm工具箱使用说明1——8英文原版 Support Vector Machines (SVM) is a powerful methodology for solving problems in nonlinear classification, function estimation and density estimation which has also led to many other recent developments in kernel based learning methods in general [14, 5, 27, 28, 48, 47]. SVMs have been introduced within the context of statistical learning theory and structural risk minimization. In the methods one solves convex optimization problems, typically quadratic programs. Least Squares Support Vector Machines (LS-SVM) are reformulations to standard SVMs [32, 43] which lead to solving linear KKT systems. LS-SVMs are closely related to regularization networks [10] and Gaussian processes [51] but additionally emphasize and exploit primal-dual interpretations. Links between kernel versions of classical pattern recognition algorithms such as kernel Fisher discriminant analysis and extensions to unsupervised learning, recurrent networks and control [33] are available. Robustness, sparseness and weightings [7, 34] can be imposed to LS-SVMs where needed and a Bayesian framework with three levels of inference has been developed [44]. LS-SVM alike primal-dual formulations are given to kernel PCA [37, 1], kernel CCA and kernel PLS [38]. For very large scale problems and on-line learning a method of Fixed Size LS-SVM is proposed [8], based on the Nystr¨om approximation [12, 49] with active selection of support vectors and estimation in the primal space. The methods with primal-dual representations have also been developed for kernel spectral clustering [2], data visualization [39], dimensionality reduction and survival analysis [40]

lssvm多分类模板， 先说LSSVM分类，LSSVM和SVM的区别就在于，LSSVM把原方法的不等式约束变为等式约束，从而大大方便了Lagrange乘子alpha的求解，原问题是QP问题，而在LSSVM中则是一个解线性方程组的问题

对iris数据集进行分类，基于lssvm,用matlab编写，里面有代码运行图，可以直接运行。里面还有lsssvm工具箱函数，不用另下lssvm工具箱。打开iris.m就可以直接运行。

本文描述了支持向量机方法应用的分步指南。练习课程的目标是为您提供经验，以便能够解决未来的应用程序问题。Matlab脚本和工具箱、相关文档、参考论文和数据集可在Toledo上用于学术目的：http://Toledo.kuleuven.be/。