弱監(jiān)督場(chǎng)景下的支持向量機(jī)算法綜述

摘要： 支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)是一種建立在結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則上的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法,以其在非線性、小樣本以及高維問(wèn)題中的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)被廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、故障診斷以及文本分類等領(lǐng)域.但SVM是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,它旨在利用大量的、唯一且明確的真值標(biāo)記樣本來(lái)訓(xùn)練學(xué)習(xí)器,在不完全監(jiān)督、不確切監(jiān)督以及多義監(jiān)督等弱監(jiān)督場(chǎng)景下難以取得較好的效果.本文首先闡述了弱監(jiān)... （共23頁(yè)）