粗糙集理论下的支持向量机新模型研究
新媒体概论教学大纲
《新媒体概论》教学大纲
《新媒体概论》教学大纲 一、课程的性质和任务 网络与新媒体专业均面向大众传媒组织，培养能够适应大众传媒的需求与变革，从事大众传媒的信息建构与传播以及媒介经营与管理等等业务的媒体从业者。面对瞬息万变的外部环境，具有创造性策略和构思的专业的职业化的媒体新人。为达到这一培养目标熟悉新兴媒体的特点及其运作规律是必须的，因此开设了《新媒体概论》这一课程。 二、课程目标 对传统的大众传播而言，新媒体的发展是无法回避的。对于传媒行业从业者来说，了解新媒体，熟悉新媒体，学会使用新媒体，不但是必须的，而且是必备的。结合传媒策划与管理专业、编导专业学生的专业基础知识和应用需求，该课程教学时理论联系实际，在介绍基本理论的前提下，侧重于新媒体的应用现状及发展趋势的探讨，培养学生运用基本理论，结合现实资料，进行逻辑推理，科学预测的能力。 三、教学课时分配表 本课程教学总学时为48课时。具体学时分配参照下表： 四、教学内容和要求 第一章新媒体导论 （一）教学目的 介绍新媒体的概念，新媒体的技术依托，剖析新媒体的传播特性，探讨新媒体的社会影响。以这几个点为核心对新媒体进行宏观的、总体的介绍，为后续学习打下基础。 （二）教学时数 理论讲授学时：2 （三）教学内容 1.新媒体的基本问题 2.新媒体的优势 3.新媒体给传媒业带来的冲击
（四）作业 谈谈怎么看待柯达破产？ 第二章新媒体的类型和形态 （一）教学目的 介绍新媒体给新闻传播理论带来的影响，重点分析创新扩散理论。（二）教学时数 理论讲授学时：2 （三）教学内容 1.新媒体给新闻传播理论带来的影响 2.新媒体研究理论模型 第三章新媒体用户特征研究 （一）教学目的 阐释新媒体时代的受众理论，分析网民的心理和行为特征。 （二）教学时数 理论讲授学时：2 （三）教学内容 1.新媒体时代的受众理论 2.网民的基本特征分析 3.网民的心理和行为特征分析 （四）作业 分析创新扩散理论模型与中国特有的“2000万现象”的关联。 第四章新媒体的类型 （一）教学目的 了解新媒体中网络传播的类型，掌握网络中的大众传播发展历程，掌握web2.0特征。
支持向量机分类器
支持向量机分类器 1 支持向量机的提出与发展 支持向量机( SVM, support vector machine )是数据挖掘中的一项新技术，是借助于最优化方法来解决机器学习问题的新工具，最初由V.Vapnik 等人在1995年首先提出，近几年来在其理论研究和算法实现等方面都取得了很大的进展，开始成为克服“维数灾难”和过学习等困难的强有力的手段，它的理论基础和实现途径的基本框架都已形成。 根据Vapnik & Chervonenkis的统计学习理论 ,如果数据服从某个(固定但未知的)分布,要使机器的实际输出与理想输出之间的偏差尽可能小,则机器应当遵循结构风险最小化 ( SRM,structural risk minimization)原则,而不是经验风险最小化原则,通俗地说就是应当使错误概率的上界最小化。SVM正是这一理论的具体实现。与传统的人工神经网络相比, 它不仅结构简单,而且泛化( generalization)能力明显提高。 2 问题描述 2.1问题引入 假设有分布在Rd空间中的数据，我们希望能够在该空间上找出一个超平面(Hyper-pan),将这一数据分成两类。属于这一类的数据均在超平面的同侧，而属于另一类的数据均在超平面的另一侧。如下图。 比较上图，我们可以发现左图所找出的超平面（虚线），其两平行且与两类数据相切的超平面（实线）之间的距离较近，而右图则具有较大的间隔。而由于我们希望可以找出将两类数据分得较开的超平面，因此右图所找出的是比较好的超平面。 可以将问题简述如下： 设训练的样本输入为xi，i=1，…，l，对应的期望输出为yi∈{+1，-1}，其中+1和-1分别代表两类的类别标识，假定分类面方程为ω﹒x+b=0。为使分类面对所有样本正确分类并且具备分类间隔，就要求它满足以下约束条件： 它追求的不仅仅是得到一个能将两类样本分开的分类面，而是要得到一个最优的分类面。 2.2 问题的数学抽象 将上述问题抽象为： 根据给定的训练集
新媒体研究与实践课程教学大纲
《新媒体研究与实践》课程教学大纲 课程类型：专业选修课课程代码： 1404403 课程学时：30 学分： 2 适用专业：新闻学 开课时间：四年级一学期开课单位：文学院 大纲执笔人：刘荣大纲审定人：刘汉光 本课程的设置，旨在培养具有创造性策略和构思的专业的职业化的媒体新人。为达到这一培养目标，对传统媒体已有基本认识的基础上，熟悉新兴媒体的特点及其运作规律是必须的。作为新闻专业的专业选修课，它是一门具有综合性、交叉性、实践性等特色的课程。 一、教学目的与要求 本课程将采用理论与实践相结合的授课方式，在理论讲解中将运用大量鲜活的案例加以辅助。具体基本要求有： 1.培养学生运用基本理论，结合现实资料，理解媒体发展的现状。 2、理解新媒体的发展在媒介产业的地位及对媒介产业的影响； 3、掌握新媒体与网络传播的基础知识； 4、理解新媒体的发展对社会舆论的影响； 5、理解新媒体管理的有关问题； 6、理解新媒体的发展趋势。 二、教学重点与难点 1．教学重点：Web2.0时代新媒体的主要形态、特征。 2．教学难点：新媒体的经营模式、管理需求，结合具体案例展开分析。 三、教学方法与手段 1、课堂讲授与课外实践相结合； 2、老师讲授与学生互动相结合； 3、基础知识与重点讨论相结合。 四、教学内容、目标与学时分配 教学内容教学目标课时分配 第1章新媒体导论理解 2 第1节新媒体的基本问题 第2节新媒体的优势 第3节新媒体给传媒业带来的冲击 第2章新媒体研究的理论模型掌握 2
第1节新媒体给新闻传播理论带来的影响 第2节新媒体研究理论模型 第3章新媒体用户特征研究 第1节新媒体时代的受众理论 第2节网民的基本特征分析——由精英走向大众化 第3节网民的心理和行为特征分析 第2单元新媒体的类型和形态 第4章新媒体的类型理解 2 第1节网络人际传播 第2节网络群体传播与网络组织传播 第3节网络中的大众传播 第4节Web2.0 第5章Web1.0时代新媒体的主要形态掌握 2 第1节搜索引擎 第2节门户网站 第3节垂直网站 第4节电子商务网站 第6章博客掌握 2 第1节博客的特点 第2节微博 第7章社交网站掌握 2 第1节社交网站的概念、特点及其发展 第2节社交网站对传播的影响 第3节社交网站带来的一些问题 第8章视频网站掌握 2 第1节视频网站的概念及特点 第2节视频网站的发展历史 第3节视频网站对传播行业的影响 第3单元新媒体管理 第9章新媒体的宏观管理理解 2 第1节新媒体带来的负效应 第2节新媒体的管理对策 第3节正确看待新媒体的双刃性
支持向量机数据分类预测
支持向量机数据分类预测 一、题目——意大利葡萄酒种类识别 Wine数据来源为UCI数据库，记录同一区域三种品种葡萄酒的化学成分，数据有178个样本，每个样本含有13个特征分量。50%做为训练集，50%做为测试集。 二、模型建立 模型的建立首先需要从原始数据里把训练集和测试集提取出来，然后进行一定的预处理，必要时进行特征提取，之后用训练集对SVM进行训练，再用得到的模型来预测试集的分类。 三、Matlab实现 3.1 选定训练集和测试集 在178个样本集中，将每个类分成两组，重新组合数据，一部分作为训练集，一部分作为测试集。 % 载入测试数据wine,其中包含的数据为classnumber = 3,wine:178*13的矩阵,wine_labes:178*1的列向量 load chapter12_wine.mat; % 选定训练集和测试集 % 将第一类的1-30,第二类的60-95,第三类的131-153做为训练集 train_wine = [wine(1:30,:);wine(60:95,:);wine(131:153,:)]; % 相应的训练集的标签也要分离出来 train_wine_labels = [wine_labels(1:30);wine_labels(60:95);wine_labels(131:153)]; % 将第一类的31-59,第二类的96-130,第三类的154-178做为测试集 test_wine = [wine(31:59,:);wine(96:130,:);wine(154:178,:)]; % 相应的测试集的标签也要分离出来 test_wine_labels = [wine_labels(31:59);wine_labels(96:130);wine_labels(154:178)]; 3.2数据预处理 对数据进行归一化： %% 数据预处理 % 数据预处理,将训练集和测试集归一化到[0,1]区间 [mtrain,ntrain] = size(train_wine); [mtest,ntest] = size(test_wine); dataset = [train_wine;test_wine]; % mapminmax为MATLAB自带的归一化函数 [dataset_scale,ps] = mapminmax(dataset',0,1); dataset_scale = dataset_scale';
实验2分类预测模型-支持向量机
实验2分类预测模型——支持向量机SVM 一、 实验目的 1. 了解和掌握支持向量机的基本原理。 2. 熟悉一些基本的建模仿真软件（比如SPSS 、Matlab 等）的操作和使用。 3. 通过仿真实验，进一步理解和掌握支持向量机的运行机制，以及其运用的场景，特别是在分类和预测中的应用。 二、 实验环境 PC 机一台，SPSS 、Matlab 等软件平台。 三、 理论分析 1. SVM 的基本思想 支持向量机（Support Vector Machine, SVM ），是Vapnik 等人根据统计学习理论中结构风险最小化原则提出的。SVM 能够尽量提高学习机的推广能力，即使由有限数据集得到的判别函数，其对独立的测试集仍能够得到较小的误差。此外，支持向量机是一个凸二次优化问题，能够保证找到的极值解就是全局最优解。这希尔特点使支持向量机成为一种优秀的基于机器学习的算法。 SVM 是从线性可分情况下的最优分类面发展而来的，其基本思想可用图1所示的二维情况说明。 图1最优分类面示意图 图1中，空心点和实心点代表两类数据样本，H 为分类线，H1、H2分别为过各类中离分类线最近的数据样本且平行于分类线的直线，他们之间的距离叫做分类间隔（margin ）。所谓最优分类线，就是要求分类线不但能将两类正确分开，使训练错误率为0，而且还要使分类间隔最大。前者保证分类风险最小；后者（即：分类间隔最大）使推广性的界中的置信范围最小，从而时真实风险最小。推广到高维空间，最优分类线就成为了最优分类面。 2. 核函数 ω
支持向量机的成功源于两项关键技术：利用SVM 原则设计具有最大间隔的最优分类面；在高维特征空间中设计前述的最有分类面，利用核函数的技巧得到输入空间中的非线性学习算法。其中，第二项技术就是核函数方法，就是当前一个非常活跃的研究领域。核函数方法就是用非线性变换 Φ 将n 维矢量空间中的随机矢量x 映射到高维特征空间，在高维特征空间中设计线性学习算法，若其中各坐标分量间相互作用仅限于内积，则不需要非线性变换 Φ 的具体形式，只要用满足Mercer 条件的核函数替换线性算法中的内积，就能得到原输入空间中对应的非线性算法。 常用的满足Mercer 条件的核函数有多项式函数、径向基函数和Sigmoid 函数等，选用不同的核函数可构造不同的支持向量机。在实践中，核的选择并未导致结果准确率的很大差别。 3. SVM 的两个重要应用：分类与回归 分类和回归是实际应用中比较重要的两类方法。SVM 分类的思想来源于统计学习理论，其基本思想是构造一个超平面作为分类判别平面，使两类数据样本之间的间隔最大。SVM 分类问题可细分为线性可分、近似线性可分及非线性可分三种情况。SVM 训练和分类过程如图2所示。 图2 SVM 训练和分类过程 SVM 回归问题与分类问题有些相似，给定的数据样本集合为 x i ,y i ,…, x n ,y n 。其中，x i x i ∈R,i =1,2,3…n 。与分类问题不同，这里的 y i 可取任意实数。回归问题就是给定一个新的输入样本x ，根据给定的数据样本推断他所对应的输出y 是多少。如图3-1所示，“×”表示给定数据集中的样本点，回归所要寻找的函数 f x 所对应的曲线。同分类器算法的思路一样，回归算法需要定义一个损失函数，该函数可以忽略真实值某个上下范围内的误差，这种类型的函数也就是 ε 不敏感损失函数。变量ξ度量了训练点上误差的代价，在 ε 不敏感区内误差为0。损失函数的解以函数最小化为特征，使用 ε 不敏感损失函数就有这个优势，以确保全局最小解的存在和可靠泛化界的优化。图3-2显示了具有ε 不敏感带的回归函数。 o x y 图3-1 回归问题几何示意图 o x y 图3-2 回归函数的不敏感地
基于粗糙集支持向量机的遥感影像分类算法
基于粗糙集支持向量机的遥感影像分类算法研究 刘峰1，2，张立民1，张瑞峰2 （1.海军航空工程学院电子信息工程系，山东烟台264001；2.解放军92785部队河北秦皇岛066200）摘要：近年来，随着遥感技术的飞速发展，遥感影像的处理和分类已成为遥感应用研究中的一个热点，粗糙集（RS ）理论和支持向量机（SVM ）在信息处理和分类方面具有独特的优势，本文将粗糙集支持向量机应用于遥感影像分类，简要介绍了粗糙集理论的基本概念和支持向量机的基本原理，将粗糙集理论的属性约简作为前置系统，剔除冗余属性，把SVM 分类器作为后置系统，对遥感影像进行训练和分类，实验结果表明该模型不仅提高了系统运行的速度，而且分类性能有了一定的提高，为遥感影像分类提供了一条有效途径。关键词：遥感影像；粗糙集；支持向量机；分类中图分类号：TP181 文献标识码：A 文章编号：1674－6236（2012）23-0044-03 Remote sensing image classification based on rough set and support vector machine LIU Feng 1，2，ZHANG Li -min 1，ZHANG Rui -feng 2 （1.Department of Electronic Information Engineering of NAEI ，Yantai 264001，China ； 2.Unit 92785of PLA ，Qinhuangdao 066200，China ） Abstract:In recent years ，with the rapid development of remote sensing technology ，processing and classification of remote sensing image has become a hotspot in application studies of remote sensing.Rough set theory and SVM have unique advantages in information processing and classification.this paper applys RS -SVM to remote sensing image classification ，briefly introduce the concepts of RS and principle of SVM ，attributes reduction in RS theory as preposing system ，get rid of redundancy attributes ，SVM classifier as postposing system ，train and classify remote sensing image.experimental results indicate this model not only raise the operating speed ，but also improve classification performance ，provide a new effective way in remote sensing image classification. Key words:remote sensing image ；rough set ；SVM ；classification 收稿日期：2012-03-31 稿件编号：201203229 基金项目：国家自然科学基金资助（61102165） 作者简介：刘峰（1986—），男，河北石家庄人，硕士研究生。研究方向：雷达图像仿真。 遥感是接收地表物质波谱反射信息的一种被动式遥感技术。随着遥感技术朝着高空间分辨率、高光谱分辨率、高时相分辨率的迅猛发展，人们将获取越来越庞大的遥感数据。作为遥感影像处理过程中的重要步骤，分类一直被从事遥感信息处理的广大科技人员所重视。遥感影像分类方法包括统计模式识别、神经网络、遗传算法、模拟退火算法等，上述方法大多要求已知先验概率或基于渐近理论，在实际应用过程中，样本的数目通常是有限的，上述方法都难以取得理想的效果。基于结构风险最小化原则（SRM ）的支持向量机（SVM ）模型可以有效地解决小样本条件下的学习问题，而遥感影像具有较强的不确定性，主要表现在同物异谱、同谱异物、时相变化以及地物单元空间分布的相互交错关系等方面，粗糙集理论是一种处理不精确、不完全和不确定信息的新型数据分析工具，1990年以后逐渐引起世界各国学者的广泛关注，将粗糙集理论和支持向量机相结合已成为信息科学最活跃的研究领域之一，本文将基于粗糙集理论的支持向量机用于遥感影像的处理和分类，并进行了仿真实验，实验结果表明计算量大大减少，并且提高了分类精度。 1基于粗糙集理论的支持向量机 粗糙集是一个强大的数据分析工具，属性约简是其理论 的一个重要内容，就是在保持分类能力小变的前提下，通过属性约简，导出概念的分类规则[1]。而粗糙集理论的容错能力与泛化能力相对软弱，且只能处理量化数据等问题，而这恰好是SVM 算法的长处。SVM 基于SRM 原则，它最小化泛化误差的上界，而不是最小化训练误差，保证了SVM 具有更好的泛化性能[7]。由于RS 理论与SVM 算法在信息处理方面有很强的互补性，因此将RS 的属性约简作为前置系统，再根据 RS 方法预处理后的信息结构，用SVM 进行数据训练与预测， 实现粗糙集支持向量机（RS-SVM ）。 1.1粗糙集理论的属性约简 属性约简是粗糙集理论的核心内容之一，人类在对一个 事物做出判断和决策时，并不是依据被判断事物的全部特 电子设计工程 Electronic Design Engineering 第20卷Vol.20第23期No.232012年12月Dec.2012 －44－
新媒体概论全书考点总结
第一单元新媒体概论基础 第一章新媒体导论 ·新媒体的基本问题 1.数字出版:利用数字技术进行内容编辑加工,并通过网络传播数字内容产品的一种出版方 式。 2.数字出版的主要特征:内容生产数字化、管理过程数字化、产品形态、传播渠道网络化。 3.新媒体的特征:与传统媒体相比,新媒体具有即时性、开放性、个性化、分众性、信息海量 性、低成本全球传播、检索便捷、融合性等特征,起本质特征就是技术上的数字化。 4.数字电视:又被称为数位电视或数码电视。 5.智能电视:就就是具有独立操作系统的电视,其本质就是计算机的一种新形态。 6.目前的新媒体包括互联网与移动媒体。 7.智能手机的本质特征就是:在硬件上具有CPU,在软件上具有操作系统。 8.新媒体的定义:借助计算机(或具有计算机本质特征的数字设备)传播信息的载体。 9.数字出版的影响:(1)对人类的知识传播与信息交流方式产生了影响。(2)对人类的阅读行为 与阅读文化造成了深远影响。(3)对社会文化的整合与传承提出了挑战。 10.截止到2016年12月,我国网民规模达到7、2亿,其中手机网民达到6、95亿。 ·新媒体的优势 1.从传播学分类来瞧,目前较为同行的就是将传播类型分为五类:内性传播(自我传播或自身 传播)、人际传播。群体传播、组织传播与大众传播。新媒体将人际传播与大众传播融为一 体,就是一种全新的、特殊的传播类型。 2.新媒体的基本技术特征就是数字化,基本传播特征就是互动性。 3.新媒体的优势:(1)新媒体传播就是一种数字化传播,传播与更新速度更快、成本低。(2)信息量大、内容丰富。(3)零成本全球传播。(4)搜索便捷。(5)多媒体传播。(6)超文本。(7)互动性。 ·新媒体给传媒业带来的冲击☆ ☆1、改变现有传播格局: （1）形成新的交流环境。信息的传播空间发生了变化,传播机构与个体受众的区别缩小了,静态信息接收方式向动态信息接收方式转变。
用于分类的支持向量机
文章编号:100228743(2004)0320075204 用于分类的支持向量机 黄发良,钟 智Ξ (1.广西师范大学计算机系,广西桂林541000; 2.广西师范学院数学与计算机科学系,广西南宁530001) 摘 要:支持向量机是20世纪90年代中期发展起来的机器学习技术,建立在结构风险最小化原理之上的支持向量机以其独有的优点吸引着广大研究者,该文着重于用于分类的支持向量机,对其基本原理与主要的训练算法进行介绍,并对其用途作了一定的探索. 关键词:支持向量机;机器学习;分类 中图分类号:TP181 文献标识码:A 支持向量机S VM (Support Vector Machine )是AT&T Bell 实验室的V.Vapnik 提出的针对分类和回归问题的统计学习理论.由于S VM 方法具有许多引人注目的优点和有前途的实验性能,越来越受重视,该技术已成为机器学习研究领域中的热点,并取得很理想的效果,如人脸识别、手写体数字识别和网页分类等. S VM 的主要思想可以概括为两点:(1)它是针对线性可分情况进行分析,对于线性不可分的情况,通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分,从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能;(2)它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建构最优分割超平面,使得学习器得到全局最优化,并且在整个样本空间的期望风险以某个概率满足一定上界. 1 基本原理 支持向量机理论最初来源于数据分类问题的处理,S VM 就是要寻找一个满足要求的分割平面,使训练集中的点距离该平面尽可能地远,即寻求一个分割平面使其两侧的margin 尽可能最大. 设输入模式集合{x i }∈R n 由两类点组成,如果x i 属于第1类,则y i =1,如果x i 属于第2类,则y i =-1,那么有训练样本集合{x i ,y i },i =1,2,3,…,n ,支持向量机的目标就是要根据结构风险最小化原理,构造一个目标函数将两类模式尽可能地区分开来,通常分为两类情况来讨论,(1)线性可分,(2)线性不可分. 1.1 线性可分情况 在线性可分的情况下,就会存在一个超平面使得训练样本完全分开,该超平面可描述为: w ?x +b =0(1) 其中,“?”是点积,w 是n 维向量,b 为偏移量. 最优超平面是使得每一类数据与超平面距离最近的向量与超平面之间的距离最大的这样的平面.最优超平面可以通过解下面的二次优化问题来获得: min <(w )= 12‖w ‖2(2) Ξ收稿日期:2004202206作者简介:黄发良(1975-),男,湖南永州人,硕士研究生;研究方向:数据挖掘、web 信息检索. 2004年9月 广西师范学院学报(自然科学版)Sep.2004 第21卷第3期 Journal of G u angxi T eachers Education U niversity(N atural Science Edition) V ol.21N o.3
基于支持向量机回归模型的海量数据预测
２００７，４３（５）ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用 １问题的提出 航空公司在客舱服务部逐步实行“费用包干”政策，即：综合各方面的因素，总公司每年给客舱服务部一定额度的经费，由客舱服务部提供客舱服务，而客舱服务产生的所有费用，由客舱服务部在“费用包干额度”中自行支配。新的政策既给客舱服务部的管理带来了机遇，同时也带来了很大的挑战。通过“费用包干”政策的实施，公司希望能够充分调用客舱服务部的积极性和主动性，进一步改进管理手段，促进新的现代化管理机制的形成。 为了进行合理的分配，必须首先搞清楚部门的各项成本、成本构成、成本之间的相互关系。本文首先对成本组成进行分析，然后用回归模型和支持向量机预测模型对未来的成本进行预测［１－３］，并对预测结果的评价和选取情况进行了分析。 ２问题的分析 由于客舱服务部的特殊性，“费用包干”政策的一项重要内容就集中在小时费的重新分配问题上，因为作为客舱乘务员的主要组成部分—— —“老合同”员工的基本工资、年龄工资以及一些补贴都有相应的政策对应，属于相对固定的部分，至少目前还不是调整的最好时机。乘务员的小时费收入则是根据各自的飞行小时来确定的变动收入，是当前可以灵活调整的部分。实际上，对于绝大多数员工来说，小时费是其主要的收入部分，因此，用于反映乘务人员劳动强度的小时费就必然地成为改革的重要部分。 现在知道飞行小时和客万公里可能和未来的成本支出有关系，在当前的数据库中有以往的飞行小时（月）数据以及客万公里数据，并且同时知道各月的支出成本，现在希望预测在知道未来计划飞行小时和市场部门希望达到的客万公里的情况下的成本支出。 根据我们对问题的了解，可以先建立这个部门的成本层次模型，搞清楚部门的各项成本、成本构成、成本之间的相互关系。这样，可以对部门成本支出建立一个层次模型：人力资源成本、单独预算成本、管理成本，这三个部分又可以分别继续分层 次细分，如图１所示。 基于支持向量机回归模型的海量数据预测 郭水霞１，王一夫１，陈安２ ＧＵＯＳｈｕｉ－ｘｉａ１，ＷＡＮＧＹｉ－ｆｕ１，ＣＨＥＮＡｎ２ １．湖南师范大学数学与计算机科学学院，长沙４１００８１ ２．中国科学院科技政策与管理科学研究所，北京１０００８０ １．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＭａｔｈ．ａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒ，ＨｕｎａｎＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１００８１，Ｃｈｉｎａ ２．ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＰｏｌｉｃｙａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８０，Ｃｈｉｎａ Ｅ－ｍａｉｌ：ｇｕｏｓｈｕｉｘｉａ＠ｓｉｎａ．ｃｏｍ ＧＵＯＳｈｕｉ－ｘｉａ，ＷＡＮＧＹｉ－ｆｕ，ＣＨＥＮＡｎ．Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｎｈｕｇｅｄａｔａｂａｓｅｏｎｔｈｅｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ．ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００７，４３（５）：１２－１４． Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｍｅｔｈｏｄａｎｄｔｅｃｈｎｉｑｕｅ，ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｈａｓｂｅｅｎｗｉｄｅｌｙａｐｐｌｉｅｄｉｎｍａｎｙａｒｅａｓ．Ｗｉｔｈｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｉｎｇａｍｏｕｎｔｏｆｄａｔａ，ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｆｒｏｍｈｕｇｅｄａｔａｂａｓｅｂｅｃｏｍｅｓｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅｉｍｐｏｒｔａｎｔ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｂａｓｉｃｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅａｎｄｉｍ－ｐｌｅｍｅｎｔａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ，ａｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｎａｎａｉｒｃｏｍｐａｎｙｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｌａｓｔｌｙ，ｔｈｅｒｕｌｅｓｏｆｅｖａｌｕａｔｉｏｎａｎｄｓｅｌｅｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ；ｄａｔａｍｉｎｉｎｇ；ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ；ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｏｄｅｌ 摘要：预测是很多行业都需要的一项方法和技术，随着数据积累的越来越多，基于海量数据的预测越来越重要，在介绍支持向量机基本原理和实现算法的基础上，给出了航空服务成本预测模型，最后对预测结果的评价和选取情况进行了分析。 关键词：预测；数据挖掘；支持向量机；回归模型 文章编号：１００２－８３３１（２００７）０５－００１２－０３文献标识码：Ａ中图分类号：ＴＰ１８ 基金项目：国家自然科学基金（ｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａｕｎｄｅｒＧｒａｎｔＮｏ．１０５７１０５１）；湖南省教育厅资助科研课题（ｔｈｅＲｅｓｅａｒｃｈＰｒｏｊｅｃｔｏｆＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎｏｆＨｕｎａｎＰｒｏｖｉｎｃｅ，ＣｈｉｎａｕｎｄｅｒＧｒａｎｔＮｏ．０６Ｃ５２３）。 作者简介：郭水霞（１９７５－），女，博士生，讲师，主要研究领域为统计分析；王一夫（１９７１－），男，博士生，副教授，主要研究领域为计算机应用技术，软件工程技术；陈安（１９７０－），男，副研究员，主要研究领域为数据挖掘与决策分析。 １２
SPSS Modeler 支持向量机模型评估银行客户信用
Modeler 支持向量机模型评估银行客户信用 本文要介绍的预测分析模型是“支持向量机模型”，我们将为大家简要介绍支持向量机模型的理论，然后结合IBM SPSS Modeler 产品详细讲述如何利用支持向量机模型来解决客户的具体商业问题—银行如何评估客户信用 银行典型案例 商业银行个人信用评估就是根据个人信息和借贷记录等历史数据，判断个人信用，它是保证信贷安全的重要一环。但是商业银行用于信用评估的数据往往具有特性不稳定，历史样本容量较小，指标较多，呈明显的非正态分布。这些特点导致很难利用一般的统计技术进行有效的评估。支持向量机模型( 简称SVM) 能够很好的处理此类数据，进行有效的信用评估。本文介绍了SVM 的基本概念以及Modeler 中使用SVM 进行信用评估的基本步骤和方法，并对结果进行分析和应用 支持向量机模型简介 支持向量机(Support Vector Machine, 简称SVM) 是一项功能强大的分类和回归技术，可最大化模型的预测准确度。与其他常用模型不同，SVM 一个优势就是能很好的处理小样本，高维数，非正态的数据。 SVM 的工作原理是将原始数据通过变换映射到高维特征空间，这样即使数据不是线性可分，也可以对该数据点进行分类。之后，使用变换后的新数据的进行预测分类。例如，图 1 中的数据点落到了两个不同的类别中，可以用一条曲线分隔这两个类别。对数据使用某种数学函数变换后，可以用超平面定义这两个类别之间的边界。 图 1. 数据变换后线性可分示意图
用于变换的数学函数称为核函数。IBM SPSS Modeler 中的SVM 支持下列核函数类型： ?线性 ?多项式 ?径向基函数(RBF) ?Sigmoid 如果数据的线性分隔比较简单，则建议使用线性核函数。在其他情况下，应当使用其他核函数。在所有情况下，最好尝试使用不同的核函数，才能从中找出最佳模型，因为每一个函数均使用不同的算法和参数。 回页首 使用IBM SPSS Modeler 支持向量机模型评估客户信用 IBM SPSS Modeler 中的SVM 提供了可视化的操作方法，具有界面友好，操作方便的特点。此节，介绍如何使用IBM SPSS Modeler SVM 评估客户信用。操作步骤分为： ?创建基本流（Modeler Stream），建立模型；
支持向量机SVM分类算法
支持向量机SVM分类算法 SVM的简介 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力[14]（或称泛化能力）。 以上是经常被有关SVM 的学术文献引用的介绍，我来逐一分解并解释一下。 Vapnik是统计机器学习的大牛，这想必都不用说，他出版的《Statistical Learning Theory》是一本完整阐述统计机器学习思想的名著。在该书中详细的论证了统计机器学习之所以区别于传统机器学习的本质，就在于统计机器学习能够精确的给出学习效果，能够解答需要的样本数等等一系列问题。与统计机器学习的精密思维相比，传统的机器学习基本上属于摸着石头过河，用传统的机器学习方法构造分类系统完全成了一种技巧，一个人做的结果可能很好，另一个人差不多的方法做出来却很差，缺乏指导和原则。所谓VC维是对函数类的一种度量，可以简单的理解为问题的复杂程度，VC维越高，一个问题就越复杂。正是因为SVM关注的是VC维，后面我们可以看到，SVM解决问题的时候，和样本的维数是无关的（甚至样本是上万维的都可以，这使得SVM很适合用来解决文本分类的问题，当然，有这样的能力也因为引入了核函数）。 结构风险最小听上去文绉绉，其实说的也无非是下面这回事。 机器学习本质上就是一种对问题真实模型的逼近（我们选择一个我们认为比较好的近似模型，这个近似模型就叫做一个假设），但毫无疑问，真实模型一定是不知道的（如果知道了，我们干吗还要机器学习？直接用真实模型解决问题不就可以了？对吧，哈哈）既然真实模型不知道，那么我们选择的假设与问题真实解之间究竟有多大差距，我们就没法得知。比如说我们认为宇宙诞生于150亿年前的一场大爆炸，这个假设能够描述很多我们观察到的现象，但它与真实的宇宙模型之间还相差多少？谁也说不清，因为我们压根就不知道真实的宇宙模型到底是什么。 这个与问题真实解之间的误差，就叫做风险（更严格的说，误差的累积叫做风险）。我们选择了一个假设之后（更直观点说，我们得到了一个分类器以后），真实误差无从得知，但我们可以用某些可以掌握的量来逼近它。最直观的想法就是使用分类器在样本数据上的分类的结果与真实结果（因为样本是已经标注过的数据，是准确的数据）之间的差值来表示。这个差值叫做经验风险Remp(w)。以前的机器学习方法都把经验风险最小化作为努力的目标，但后来发现很多分类函数能够在样本集上轻易达到100%的正确率，在真实分类时却一塌糊涂（即所谓的推广能力差，或泛化能力差）。此时的情况便是选择了一个足够复杂的分类函数（它的VC维很高），能够精确的记住每一个样本，但对样本之外的数据一律分类错误。回头看看经验风险最小化原则我们就会发现，此原则适用的大前提是经验风险要确实能够逼近真实风险才行（行话叫一致），但实际上能逼近么？答案是不能，因为样本数相对于现实世界要分类的文本数来说简直九牛
粒计算下的粗糙集模型对比
Comparison of rough set model under granular computing ZHANG Xiao-feng, ZOU Hai-lin, JIA Shi-xiang (School of Information Science & Engineering, Ludong University, Yantai Shandong 264025, China) Abstract:This paper proposed the rough set model under combination granule, and compared it with that under single granular, also with rough set model under logical computing of granule, which contributed to the relationship between rough set models under combination granule, singular granules and logical computing of granules. Results show that combination granule and logical computing of granule construct a chain, which will lay a foundation for knowledge acquisition based on information granule and induction based on dynamic granule. Key words:combination granule; logical computing of granule; single granular; rough set; approximation 0 引言 粒度计算是由Zadeh[1]于1996年提出,他认为,人类认识主要基于三个主要概念,即粒度、组织和因果。其中粒度计算是一把伞,涵盖了有关粒度计算的理论、方法论、技术和工具的研究,在粗糙集理论、概念格、知识工程、数据挖掘、人工智能、机器学习等领域有潜在的应用,已成为信息科学的研究热点之一[2]职称论文。 粗糙集[3]定义为给定关系上集合的上近似与下近似构成的有序对,已被成功地应用于机器学习、决策分析、过程控制、模式识别和数据挖掘等领域[4]。传统的粗糙集理论是基于单一粒定义的,即静态粒。文献[5~7]提出了多粒运算下的粗糙集理论模型,即MGRS(multi-granulations rough set,MGRS),并讨论了相关的数学性质。考虑到文献[5~7]中主要讨论了集合在粒度P和Q的P+Q、P∩Q运算下的上下近似集合,本文对多粒运算下的粗糙集模型进行了进一步的讨论,并将其与单一粒度下的粗糙集模型进行了比较;同时,将多粒运算下的粗糙集模型与组合粒度下的粗糙集模型进行了?比较。 1 相关概念 本章给出的相关概念对于后续部分给出的讨论是必要的。 定义1 命题逻辑中,命题P和Q的合取记为P∧Q。P∧Q为真当且仅当P和Q同时为真;命题P和Q的析取记为P ∨Q,P∨Q为假当且仅当P和Q同时为假。 定义2 信息系统是一个四元组(U,A,V,f)。其中,U是对象的集合,称为域(universe);A是用来描述对象的属性的集合;V 是属性集A的值域; f:U×A→V反映的是某个对象在某个属性上的取值,信息系统通常略写为(U,A)。 定义3 给定一个非空的域U,U×U的子集EU×U表示域U上的一个关系。有序对(U,E)称为一个近似空间 [8](approximation space)。 如果关系E满足自反性、对称性和传递性,则E称为一个等价关系[9]。等价关系E对域U可以形成一个划分,记为U/E。可以证明,等价关系和划分是等价的,即给定一个等价关系,可以构造域的划分;同样,给定域的一个划分,可以构造域上的一个等价关系。 信息系统(U,A)中,如果两个体x,y∈U在属性a∈A上取值相同,则称两者在属性a上是不可分辨的。如果x,y在集合BA中的每一个属性b∈B都是不可分辨的,则称两者在集合B上是不可分辨的。与x在集合B上不可分辨的所有个体的集合称为x在集合B上生成的等价类,记为[x]?B,它可以看成是由与x不可分辨的元素构成的信息粒[8](information granule)。 定理1 域U上所有元素在集合A上生成的等价类满足以下三个条件[9]: a)?x∈U,有[x]?A≠?; b)?x,y∈U,或者[x]?A=[y]?A成立,或者[x]?A∩[y]?A=?成立; c)∪x∈U[x]?A=U。
20.ENVI4.3 支持向量机分类原理、操作及实例分析
ENVI4.3 支持向量机分类原理、操作及实例分析 一、支持向量机算法介绍 1.支持向量机算法的理论背景 支持向量机分类（Support Vector Machine或SVM）是一种建立在统计学习理论（Statistical Learning Theory或SLT）基础上的机器学习方法。 与传统统计学相比，统计学习理论（SLT）是一种专门研究小样本情况下及其学习规律的理论。该理论是建立在一套较坚实的理论基础之上的，为解决有限样本学习问题提供了一个统一的框架。它能将许多现有方法纳入其中，有望帮助解决许多原来难以解决的问题，如神经网络结构选择问题、局部极小点问题等；同时，在这一理论基础上发展了一种新的通用学习方法——支持向量机（SVM），已初步表现出很多优于已有方法的性能。一些学者认为，SLT和SVM正在成为继神经网络研究之后新的研究热点，并将推动机器学习理论和技术的重大发展。 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维（VC Dimension）理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力。 支持向量机的几个主要优点有： （1）它是专门针对有限样本情况的，其目标是得到现有信息下的最优解而不仅仅是样本数趋于无穷大时的最优值； （2）算法最终将转化成为一个二次型寻优问题，从理论上说，得到的将是全局最优点，解决了在神经网络方法中无法避免的局部极值问题； （3）算法将实际问题通过非线性变换转换到高维的特征空间(Feature Space)，在高维空间中构造线性判别函数来实现原空间中的非线性判别函数，特殊性质能保证机器有较 好的推广能力，同时它巧妙地解决了维数问题，其算法复杂度与样本维数无关； 2.支持向量机算法简介 通过学习算法，SVM可以自动寻找那些对分类有较大区分能力的支持向量，由此构造出分类器，可以将类与类之间的间隔最大化，因而有较好的推广性和较高的分类准确率。 最优分类面（超平面）和支持向量
新媒体概论
新媒体概论 第一单元新媒体理论基础 第一章新媒体导论 第一节新媒体的基本问题 1.“新媒体”一词源于美国哥伦比亚广播公司（CBS）技术研究所所长P.戈尔德马克的一份商品开发计划（1967）。 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 第二节 9.超文本 第三节 第四节 第五节 第二章 第一节 1. 2. 3.议程设置功能议程设置功能认为大众传播往往不能决定人们对某一事件或意见的具体看法，但可以通过提供信息和安排相关的议题来有效地左右人们关注那些事实和意见及他们谈论的先后顺序。 4.网络与传统媒体进议程设置的区别？P30 ①网络议程设置具有“非强制性” ②网络中传播者的多元和难以控制限制了议程设置的效果 5.分析新媒体带来的社会控制的弱化？P31 第二节新媒体研究理论模型 7.创新扩散理论模型P37 创新扩散理论创新扩散理论是美国学者罗杰斯于20世纪60年代提出的一个关于通过媒介劝服人们接受新观念、新事物、新产品的理论，侧重于大众传播对社会和文化的影响。
8.创新扩散的过程: ①获知：接触创新并略知其如何运作 ②说服：有关创新的态度形成 ③决定：确定采用或拒绝一项创新活动 ④实施：投入创新运用 ⑤确认：强化或撤回关于创新的决定 9.技术接纳模型P39-P40 10.计划行为理论模型P41 第三章新媒体用户特征研究 第一节 1.接近权 者巴隆。 2. ① ② ③ 3. 4． 第二节 第三节 5. 6. 7. 第四章新媒体的类型 第一节网络人际传播 1.网络人际传播的形式：在互联网上，人和人的互动通过电子邮件、网上聊天等形式进行。 第二节网络群体传播与网络组织传播 2.网络群体传播网络群体传播是临时松散的非正式群体在互联网上的传播活动，如BBS、同学录等。 3.网络组织传播网络组织传播是指正式组织内基于计算机网络的传播活动，如企业内部局域网。 4.社交网站社交网站英文缩写为SNS，起源与美国，专指旨在帮助人们建立社会性网络的互联网应用服务。