1、基础之上，为解决有限样本学习问题提供了个统的框架。机器学习的目的是根据给定的训练样本求对个系统输入输出之间依赖关系的估计，使它能够对未知输出做出尽可能准确的预测，可以般的表示为变量和之间存在定的未知的依赖关系，即遵循未知的联合概率则机器学习的问题就是根据个独立同分布的观测样本在组函数,中求出个最优的函数,对依赖关系进行估计，使期望风险∫,最小。由于期望风险是预测函数在整个样本空间上的出错率的数学期望，因此要使其最小化必须依赖于联合概率,的信息。但是，在实际的机器学习问题中这要求太强，样本集的分布函数往往难以预知，这使得期望风险无法直接计算和最小化。因此传统的学习方法采用了所谓经验风险最小化即原则，即定义经验风险来作为对期望风险的估计，并设计相应。
2、合与数据预处理样本的重要度，属性的重要度，特征选择等方面方法的结合，将数据中脱离领域知识的信息，即数据本身的性质融入支持向量机的算法中从而产生新的算法支持向量机训练算法的探索等等。支持向量机主要针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，则通过非线性映射算法将低维空间的样本转化为高维特征进行线性分析。下面首先介绍线性最优分类超平面的有关算法。把训练样本分成两个有限子集正样本子集和负样本子集。则这两个子集对于超平面可分的条件是存在个单位向量和个常数，使得它们共同确定个超平面，它将正样本集和负样本集分开，并具有最大间隔，这个平面被称为最大间隔超平面，也就是最优分类超平面。我们的目标是找到构造最优分类超平面的有效方法。为此，我们要找到个向量和个常。
3、基础之上，为解决有限样本学习问题提供了个统的框架。机器学习的目的是根据给定的训练样本求对个系统输入输出之间依赖关系的估计，使它能够对未知输出做出尽可能准确的预测，可以般的表示为变量和之间存在定的未知的依赖关系，即遵循未知的联合概率则机器学习的问题就是根据个独立同分布的观测样本在组函数,中求出个最优的函数,对依赖关系进行估计，使期望风险∫,最小。由于期望风险是预测函数在整个样本空间上的出错率的数学期望，因此要使其最小化必须依赖于联合概率,的信息。但是，在实际的机器学习问题中这要求太强，样本集的分布函数往往难以预知，这使得期望风险无法直接计算和最小化。因此传统的学习方法采用了所谓经验风险最小化即原则，即定义经验风险来作为对期望风险的估计，并设计相应。
4、征空间中构造最优超平面时，训练算法仅使用空间中的点积，即，而没有单独的出现。因此，如果能够找到个函数，使得，这样，在高维特征空间中实际上只需进行内积运算，而这种内积运算是可以用输入空间中的些特殊函数实现的。这些特殊的函数就称之为核函数。因此，在最优分类超平面中采用适当的核函数，就可以实现非线性变换后的线性分类。核函数的思想是把原本应该在高维特征空间中的计算，通过核函数在输入空间中即可完成，这样就无须知道高维变换的显式公式，况且高维变换公式般是无法得到的。同时，核函数的引入解决了高维数带来的麻烦。对给定的函数高维特征空间中的内积可以用输入空间中的函数,来表示的充要条件是对于任意给定的函数这样,就对应了特征空间中的个内积。的应用是用，等多种语言实现。
5、的算法使之最小化。基于手势识别的幻灯片控制系统的设计与实现准则是目前绝大多数模式识别方法的基础，其定义为训练集上的平均出错率，用于对整个样本集的期望风险进行估计。它建立在样本数目足够多的前提下，所提出的各种方法只有在样本数趋向无穷大时，其性能才有理论上的保证。所以在现实的情况中，总是也难以取得理想的结果。但这却是发展进步理想算法的基础。支持向量机支持向量机简称。自年代初提出以来，由于其完整的理论框架和在实际应用中取得的很多好的效果，在机器学习领域受到了广泛的重视。其理论和应用在横向和纵向上都有了发展。且目前支持向量机有着以下几方面的研究热点核函数的构造和参数的选择支持向量机从两类问题向多类问题的推广更多的应用领域的推广与目前其它机器学习方法的融。
6、的开源软件包，其特点是可以解决分类问题回归问题以及分布估计等问题，提供了线性多项式径向基和函数四种常用的核函数供选择，可以有效地解决多类问题交叉验证选择参数对不平衡样本加权多类问题的概率估计等，执行效率较高，是常用的模式识别开源软件包。的应用程序主要包括和。其中用于样本训练，接受特定格式的输入，最后生成个后缀名为基于手势识别的幻灯片控制系统的设计与实现的模型文件，就是训练得到的模型。根据已经训练好的模型文件，加上给定的输入测试样本特征文件，输出预测测试样本所对应的类别。另外，主要完成样本特征数据缩放预处理的工作。使用的数据格式为其中，是训练数据集的目标值，对于分类，它是标识类的整数编写样本的矩提取批处理程序，程序主要源代码见。最后程序把训练样本。
7、数阈值，使得他们满足约束条件并且向量具有最小的范数。我们知道，具有最小范数且满足该约束条件的向量定义了最优分类超平面。具有最小范数且以满足该约束条件的向量则定义了过原点的最优分类超平面。为了找到最优分类超平面，我们必须求解关于二者的二次规划问题。对于二次规划问题可以用拉格朗日乘子法求得其解。青岛科技大学本科毕业设计论文前面我们介绍了在线性空间中可分的支持向量机最优超平面的求解，而对于线性不可分的分类问题，必须对最优化问题作些改动。可以通过非线性变换把样本输入空间转化为个高维空间中的线性问题，在高维空间中求线性最优分类超平面，这样的高维空间也称为特征空间或高维特征空间空间。假设有非线性映射将输入空间的样本映射到高维可能是无穷维的特征空间中。当在特。
8、征空间中构造最优超平面时，训练算法仅使用空间中的点积，即，而没有单独的出现。因此，如果能够找到个函数，使得，这样，在高维特征空间中实际上只需进行内积运算，而这种内积运算是可以用输入空间中的些特殊函数实现的。这些特殊的函数就称之为核函数。因此，在最优分类超平面中采用适当的核函数，就可以实现非线性变换后的线性分类。核函数的思想是把原本应该在高维特征空间中的计算，通过核函数在输入空间中即可完成，这样就无须知道高维变换的显式公式，况且高维变换公式般是无法得到的。同时，核函数的引入解决了高维数带来的麻烦。对给定的函数高维特征空间中的内积可以用输入空间中的函数,来表示的充要条件是对于任意给定的函数这样,就对应了特征空间中的个内积。的应用是用，等多种语言实现。
9、的算法使之最小化。基于手势识别的幻灯片控制系统的设计与实现准则是目前绝大多数模式识别方法的基础，其定义为训练集上的平均出错率，用于对整个样本集的期望风险进行估计。它建立在样本数目足够多的前提下，所提出的各种方法只有在样本数趋向无穷大时，其性能才有理论上的保证。所以在现实的情况中，总是也难以取得理想的结果。但这却是发展进步理想算法的基础。支持向量机支持向量机简称。自年代初提出以来，由于其完整的理论框架和在实际应用中取得的很多好的效果，在机器学习领域受到了广泛的重视。其理论和应用在横向和纵向上都有了发展。且目前支持向量机有着以下几方面的研究热点核函数的构造和参数的选择支持向量机从两类问题向多类问题的推广更多的应用领域的推广与目前其它机器学习方法的融。
10、合与数据预处理样本的重要度，属性的重要度，特征选择等方面方法的结合，将数据中脱离领域知识的信息，即数据本身的性质融入支持向量机的算法中从而产生新的算法支持向量机训练算法的探索等等。支持向量机主要针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，则通过非线性映射算法将低维空间的样本转化为高维特征进行线性分析。下面首先介绍线性最优分类超平面的有关算法。把训练样本分成两个有限子集正样本子集和负样本子集。则这两个子集对于超平面可分的条件是存在个单位向量和个常数，使得它们共同确定个超平面，它将正样本集和负样本集分开，并具有最大间隔，这个平面被称为最大间隔超平面，也就是最优分类超平面。我们的目标是找到构造最优分类超平面的有效方法。为此，我们要找到个向量和个常。
11、的开源软件包，其特点是可以解决分类问题回归问题以及分布估计等问题，提供了线性多项式径向基和函数四种常用的核函数供选择，可以有效地解决多类问题交叉验证选择参数对不平衡样本加权多类问题的概率估计等，执行效率较高，是常用的模式识别开源软件包。的应用程序主要包括和。其中用于样本训练，接受特定格式的输入，最后生成个后缀名为基于手势识别的幻灯片控制系统的设计与实现的模型文件，就是训练得到的模型。根据已经训练好的模型文件，加上给定的输入测试样本特征文件，输出预测测试样本所对应的类别。另外，主要完成样本特征数据缩放预处理的工作。使用的数据格式为其中，是训练数据集的目标值，对于分类，它是标识类的整数编写样本的矩提取批处理程序，程序主要源代码见。最后程序把训练样本。
12、数阈值，使得他们满足约束条件并且向量具有最小的范数。我们知道，具有最小范数且满足该约束条件的向量定义了最优分类超平面。具有最小范数且以满足该约束条件的向量则定义了过原点的最优分类超平面。为了找到最优分类超平面，我们必须求解关于二者的二次规划问题。对于二次规划问题可以用拉格朗日乘子法求得其解。青岛科技大学本科毕业设计论文前面我们介绍了在线性空间中可分的支持向量机最优超平面的求解，而对于线性不可分的分类问题，必须对最优化问题作些改动。可以通过非线性变换把样本输入空间转化为个高维空间中的线性问题，在高维空间中求线性最优分类超平面，这样的高维空间也称为特征空间或高维特征空间空间。假设有非线性映射将输入空间的样本映射到高维可能是无穷维的特征空间中。当在特。
参考资料：
1、该文档不包含其他附件(如表格、图纸)，本站只保证下载后内容跟在线阅读一样，不确保内容完整性，请务必认真阅读。
2、有的文档阅读时显示本站（www.woc88.com）水印的，下载后是没有本站水印的（仅在线阅读显示），请放心下载。
3、除PDF格式下载后需转换成word才能编辑，其他下载后均可以随意编辑、修改、打印。
4、有的标题标有”最新”、多篇，实质内容并不相符，下载内容以在线阅读为准，请认真阅读全文再下载。
5、该文档为会员上传，下载所得收益全部归上传者所有，若您对文档版权有异议，可联系客服认领，既往收入全部归您。
基于手势识别的幻灯片控制系统的设计