Đồ Án Support vector machine dựa trên tài liệu: Support - vector networks

Mục lục
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN MÁY HỌC VÀ BÀI TOÁN PHÂN LỚP 3
CHƯƠNG 2: GIỚI THIỆU SUPPORT VECTOR MACHINE 6
CHƯƠNG 3: NỘI DUNG SVM 7
3.1. Một số khái niệm cơ bản: 8
3.1.1. Đặc tính (description): 8
3.1.2. Nhãn (class): 8
3.1.3. Tập huấn luyện (training set): 8
3.1.4. Tập kiểm tra: 8
3.2 Siêu phẳng 11
3.2.1 Định nghĩa siêu phẳng: 11
3.2.2 Biểu diễn siêu phẳng: 11
3.3 Siêu phẳng phân lớp: 12
3.3.1 Định nghĩa 12
3.3.2 Siêu phẳng phân lớp đúng: 12
3.3.3 Siêu phẳng phân lớp tốt nhất 13
3.4. Bài toán SVM 16
CHƯƠNG 4: TỐI ƯU HÓA SVM 17
4.1. Hàm Lagrange 17
4.2. Phương pháp giải 17
4.3. Điều kiện bổ sung Karush – Kuhn – Tucker 18
4.4. Ví dụ một bài toán đơn giản 19
4.5. Hàm lỗi 22
4.6. Phương trình SVM trong trường hợp có lỗi 23
CHƯƠNG 5: ỨNG DỤNG 24
5.1. Một số ứng dụng của SVM 24
5.2. SVM trong nhận dạng chữ viết tay 24
5.3. SVM trong nhận dạng chữ viết 25
5.4. SVM trong phân loại gien 26
TÀI LIỆU THAM KHẢO 26
CHƯƠNG TRÌNH DEMO 27