基于最大margin的决策树归纳 李 宁
基于最大margin的决策树归纳 SVM基本问题 SVM反问题 SVM反问题求解 在决策树归纳中的应用 进一步的工作
SVM基本问题 Supervised classification learning Labeled data linear discriminant Classification rule: + Some better than others?
SVM基本问题 Choose a linear discriminant to maximize margin
SVM反问题 Unsupervised Learning Given unlabeled data, find maximum margin separating hyperplane Find label assignment that results in a large margin
SVM反问题的求解 基于聚类 遗传算法
在决策树归纳中的应用 决策树的一般归纳过程
在决策树归纳中的应用 决策树的一般归纳过程
在决策树归纳中的应用 决策树的一般归纳过程 Rule 1: IF(F8<=29.2) THEN – Rule 2: IF(F8>29.2 and F5<=141 and (F3<=19.0) THEN + … Rule n: IF(F8>29.2 and F5>141 and F2<=109.5 and F4<=13.8 )THEN+
在决策树归纳中的应用 基于最大margin的决策树归纳 求解SVM反问题 获得具有最大margin 的最优超平面
进一步的工作 完成基于最大margin的决策树学习系统的实现 同其他启发式比较,看其泛化能力是否提高,分析该系统所适用的数据的特点