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基于最大margin的决策树归纳 李 宁
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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
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SVM基本问题 Supervised classification learning
Labeled data linear discriminant Classification rule: + Some better than others?
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SVM基本问题 Choose a linear discriminant to maximize margin
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SVM反问题 Unsupervised Learning
Given unlabeled data, find maximum margin separating hyperplane Find label assignment that results in a large margin
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SVM反问题的求解 基于聚类 遗传算法
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在决策树归纳中的应用 决策树的一般归纳过程
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在决策树归纳中的应用 决策树的一般归纳过程
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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+
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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
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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
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