实验四-支持向量机教学文案
实验四-支持向量机
实验四：支持向量机
班级姓名学号指导老师
一．实验目的
1.了解基有关支持向量机的基本原理
2.能够使用支持向量机的代码解决分类与回归问题
3.了解图像分类的基本原理
二、实验的硬件、软件平台
硬件：计算机
软件：操作系统win10
应用软件：Java
三、实验原理
四、1. LIBSVM 使用方法简介
五、LibSVM是以源代码和可执行文件两种方式给出的。如果是Windows系列操作系统，可以直接使用软件包提供的程序，也可以进行修改编译；如果是Unix类系统，必须自己编译。
六、LIBSVM 在给出源代码的同时还提供了Windows操作系统下的可执行文件，包括：进行支持向量机训练的svmtrain.exe；根据已获得的支持向量机模型对数据集进行预测的svmpredict.exe；以及对训练数据与测试数据进行简单缩放操作的svmscale.exe。它们都可以直接在DOS 环境中使用。如果下载的包中只有C++的源代码，则也可以自己在VC等软件上编译生成可执行文件。七、
八、2. LIBSVM 使用的一般步骤是：
九、1）按照LIBSVM软件包所要求的格式准备数据集；
十、2）对数据进行简单的缩放操作；
十一、3）考虑选用RBF 核函数；
十二、4）采用交叉验证选择最佳参数C与g ；
十三、5）采用最佳参数C与g 对整个训练集进行训练获取支持向量机模型；
十四、6）利用获取的模型进行测试与预测。
十五、
十六、3. LIBSVM使用的数据格式
十七、1）训练数据和检验数据文件格式如下：
十八、
十九、其中
件中的label只用于计算准确度或误差，如果它是未知的，只需用一个数填写这一栏，也可以空着不填。
二十、在程序包中，还包括有一个训练数据实例：heart_scale，方便参考数据文件格式以及练习使用软件。可以编写小程序，将自己常用的数据格式转换成这种格式
二十一、
二十二、2）Svmtrain和Svmpredict的用法
二十三、LIBSVM软件提供的各种功能都是DOS命令执行方式。我们主要用到两个程序，svmtrain(训练建模)和svmpredict(使用已有的模型进行预测)，下面分别对这两个程序的使用方法、各参数的意义以及设置方法做一个简单介绍：
二十四、（1）Svmtrain的用法：
二十五、svmtrain [options] training_set_file [ model_file]
二十六、Options：可用的选项即表示的涵义如下
二十七、-s svm类型：SVM设置类型(默认0)
二十八、0 -- C-SVC
二十九、 1 --v-SVC
三十、 2 –一类SVM
三十一、 3 -- e -SVR
三十二、 4 -- v-SVR
三十三、-t 核函数类型：核函数设置类型(默认2)
三十四、0 –线性：u'v
三十五、 1 –多项式：(r*u'v + coef0)^degree
三十六、 2 –RBF函数：exp(-r|u-v|^2)
三十七、 3 –sigmoid：tanh(r*u'v + coef0)
三十八、-d degree：核函数中的degree设置(默认3)
三十九、-g 函数设置(默认1/ k)?r(gama)：核函数中的
四十、-r coef0：核函数中的coef0设置(默认0)
四十一、?-c cost：设置C-SVC，-SVR的参数(默认1)?-SVR和
四十二、- SVR的参数(默认0.5)?-SVC，一类SVM和?-n nu：设置
四十三、-SVR?-p e：设置的值(默认0.1)?中损失函数
四十四、-m cachesize：设置cache内存大小，以MB为单位(默认40)
四十五、-e ：设置允许的终止判据(默认0.001)?
四十六、-h shrinking：是否使用启发式，0或1(默认1)
四十七、-wi C(C-SVC中的C)(默认1)?weight：设置第几类的参数C为weight
四十八、-v n: n-fold交互检验模式
四十九、其中-g选项中的k是指输入数据中的属性数。option -v 随机地将数据剖分为n部分并计算交互检验准确度和均方根误差。以上这些参数设置可以按照SVM的类型和核函数所支持的参数进行任意组合，如果设置的参数在函数或SVM类型中没有也不会产生影响，程序不会接受该参数；如果应有的参数设置不正确，参数将采用默认值。training_set_file是要进行训练的数据集；model_file是训练结束后产生的模型文件，文件中包括支持向量样本
数、支持向量样本以及lagrange系数等必须的参数；该参数如果不设置将采用默认的文件名，也可以设置成自己惯用的文件名。
五十、（2）Svmpredict的用法：
五十一、
svmpredict test_file model_file output_filemodel_file 是由svmtrain产生的模型文件；test_file是要进行预测的数据文件；Output_file是svmpredict的输出文件。svm-predict没有其它的选项。
五十二、
四、实验内容及步骤
支持向量机算法训练分类器：
1.训练数据集：见文档“分类数据集.doc”，前150个数据作为训练数据，其他数据作为测试数据，数据中“+1”“-1”分别表示正负样本。
2.使用代码中的C-SVC算法和默认参数来训练“分类数据集.doc”中所有的数据(包括训练数据和测试数据)，统计分类查准率。
3.在2的基础上使用k-折交叉验证思想来训练分类器并统计分类查准率。
... ...
4.使用2中的设置在训练数据的基础上学习分类器，将得到的分类器在测试数据上进行分类预测，统计查准率。
5.在4上尝试不同的C值(“-c”参数)来调节分类器的性能并绘制查准率曲线。
6.尝试不同的kernel函数(“-t”参数)来调节分类器的性能并绘制查准率曲线，对每种kernel函数尝试调节其参数值并评估查准率。
支持向量机算法训练回归方程：
（1）.回归数据集：见文档“回归数据集.doc”，总共506个数据，数据中前13个属性作为输入，最后一个属性作为输出。
（2）.使用代码中的epsilon-SVR算法和默认参数来训练“回归数据
集.doc”中所有的数据，统计回归方程在每个数据点输出的误差并进行误差分析。
（3）.在2上尝试不同的epsilon值(“-p”参数)来调节epsilon-SVR 算法的性能。
五、思考题：
1.阐述k-折交叉验证的思想，比较1.2和1.3的性能。
答：k-折交叉验证(k-fold crossValidation)就是在机器学习中，将数据集A分为训练集（training set）B和测试集（test set）C，在样本量不充足的情况下，为了充分利用数据集对算法效果进行测试，将数据集A 随机分为k个包，每次将其中一个包作为测试集，剩下k-1个包作为训练集进行训练。
1.3比1.2的性能好。
2.在1.5中的C值代表的含义是什么？
答：C是惩罚系数，就是说你对误差的宽容度，这个值越高，说明你越不能容忍出现误差。
3.阐述kernel函数的作用和原理，在1.6中通过引入不同的
kernel函数对于算法性能的提升有影响吗？
答：核函数目的：把原坐标系里线性不可分的数据用Kernel投影到另一个空间，尽量使得数据在新的空间里线性可分。
1）核函数的引入避免了“维数灾难”,大大减小了计算量。而输入空间的维数n对核函数矩阵无影响，因此，核函数方法可以有效处理高维输入。
2）无需知道非线性变换函数Φ的形式和参数.
3）核函数的形式和参数的变化会隐式地改变从输入空间到特征空间的映射，进而对特征空间的性质产生影响，最终改变各种核函数方法的性
能。
4）核函数方法可以和不同的算法相结合，形成多种不同的基于核函数技术的方法，且这两部分的设计可以单独进行，并可以为不同的应用选择不同的核函数和算法。
会产生影响。
4.阐述回归问题和分类问题的不同之处。
答：分类和回归的区别在于输出变量的类型。回归问题和分类问题的本质一样，不同仅在于他们的输出的取值范围不同。分类问题中，输出只允许取两个值；而在回归问题中，输出可取任意实数。
六、实验心得
此次实验虽然按部就班做完了。不过最后还是掌握到有关支持向量机的基本原理，实践了支持向量机的代码解决分类与回归问题。初步了解了图像分类的基本原理，颇有收获。
交换机基础配置实验报告
交换机基础配置实验 报告
计算机网络实验报告 学年学期： 班级： 任课教师： 学号： 姓名： 实验一
实验题目：交换机配置基础 实验目的：掌握交换机的管理特性，学会配置交换机的基本方法，熟悉各种视图及常用命令。 实验步骤： 1、通过Console口连接交换机； （1）、搭建实验环境 （2）、创建超级终端 在计算机上点击【开始】—【所有程序】—【附件】—【通讯】— 【超级终端】，设置终端通信参数为：波特率为9600bit/s、8位数据 位、1位停止位、无校验和无流控。 （3）、进入命令行接口视图 给交换机上电（启动交换机），终端上显示交换机自检信息。自检结 束后提示用户键入回车，用户回车后进入用户视图。 （4）、熟悉各类视图 （5）、验证交换机常用配置命令 查看当前设备配置：
(完整word版)支持向量机(SVM)原理及应用概述分析
支持向量机（SVM ）原理及应用 一、SVM 的产生与发展 自1995年Vapnik (瓦普尼克)在统计学习理论的基础上提出SVM 作为模式识别的新方法之后，SVM 一直倍受关注。同年，Vapnik 和Cortes 提出软间隔(soft margin)SVM ，通过引进松弛变量i ξ度量数据i x 的误分类(分类出现错误时i ξ大于0)，同时在目标函数中增加一个分量用来惩罚非零松弛变量(即代价函数)，SVM 的寻优过程即是大的分隔间距和小的误差补偿之间的平衡过程；1996年，Vapnik 等人又提出支持向量回归 (Support Vector Regression ，SVR)的方法用于解决拟合问题。SVR 同SVM 的出发点都是寻找最优超平面(注：一维空间为点；二维空间为线；三维空间为面；高维空间为超平面。)，但SVR 的目的不是找到两种数据的分割平面，而是找到能准确预测数据分布的平面，两者最终都转换为最优化问题的求解；1998年，Weston 等人根据SVM 原理提出了用于解决多类分类的SVM 方法(Multi-Class Support Vector Machines ，Multi-SVM)，通过将多类分类转化成二类分类，将SVM 应用于多分类问题的判断：此外，在SVM 算法的基本框架下，研究者针对不同的方面提出了很多相关的改进算法。例如，Suykens 提出的最小二乘支持向量机 (Least Square Support Vector Machine ，LS —SVM)算法，Joachims 等人提出的SVM-1ight ，张学工提出的中心支持向量机 (Central Support Vector Machine ，CSVM)，Scholkoph 和Smola 基于二次规划提出的v-SVM 等。此后，台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等对SVM 的典型应用进行总结，并设计开发出较为完善的SVM 工具包，也就是LIBSVM(A Library for Support Vector Machines)。LIBSVM 是一个通用的SVM 软件包，可以解决分类、回归以及分布估计等问题。 二、支持向量机原理 SVM 方法是20世纪90年代初Vapnik 等人根据统计学习理论提出的一种新的机器学习方法，它以结构风险最小化原则为理论基础，通过适当地选择函数子集及该子集中的判别函数，使学习机器的实际风险达到最小，保证了通过有限训练样本得到的小误差分类器，对独立测试集的测试误差仍然较小。 支持向量机的基本思想：首先，在线性可分情况下，在原空间寻找两类样本的最优分类超平面。在线性不可分的情况下，加入了松弛变量进行分析，通过使用非线性映射将低维输
实验四-交换机基本配置
盛年不重来，一日难再晨。及时宜自勉，岁月不待人。 实验四：交换机基本配置 一、实验项目名称：交换机基本配置。 二、实验环境：与Internet连接的局域网。 三、实验目的和要求： 1.清除交换机的现有配置； 2.检验默认交换机配置； 3.创建基本交换机配置； 4.管理MAC地址表； 5.配置端口安全性。 四、实验过程： 拓扑图 任务1：清除交换机的现有配置 步骤 1. 键入enable 命令进入特权执行模式。 单击S1，然后单击CLI 选项卡。发出enable 命令，进入特权执行模式。
步骤 2. 删除VLAN 数据库信息文件。 VLAN 数据库信息与配置文件分开存储，以vlan.dat 文件名存储在闪存中。要删除VLAN 文件，请发出命令delete flash:vlan.dat 步骤 3. 从NVRAM 删除交换机启动配置文件。 步骤 4. 确认VLAN 信息已删除。 使用show vlan 命令检查是否确实删除了VLAN 配置。 步骤 5. 重新加载交换机。
在特权执行模式提示符下，输入reload 命令开始这一过程。
任务2：检验默认交换机配置 步骤 1. 进入特权模式。 特权模式下，您可以使用全部交换机命令。不过，由于许多特权命令会配置操作参数，因此应使用口令对特权访问加以保护，防止未授权使用。特权命令集不仅包括用户执行模式所包含的那些命令，还包括configure 命令，通过该命令可以访问其余命令模式。 请注意特权执行模式下配置中提示符的变化。 步骤 2. 检查当前交换机配置。 发出show running-config 命令，检查当前的运行配置。
支持向量机的实现
模式识别课程大作业报告——支持向量机（SVM）的实现 姓名： 学号： 专业： 任课教师： 研究生导师： 内容摘要
支持向量机是一种十分经典的分类方法，它不仅是模式识别学科中的重要内容，而且在图像处理领域中得到了广泛应用。现在，很多图像检索、图像分类算法的实现都以支持向量机为基础。本次大作业的内容以开源计算机视觉库OpenCV为基础，编程实现支持向量机分类器，并对标准数据集进行测试，分别计算出训练样本的识别率和测试样本的识别率。 本报告的组织结构主要分为3大部分。第一部分简述了支持向量机的原理；第二部分介绍了如何利用OpenCV来实现支持向量机分类器；第三部分给出在标准数据集上的测试结果。 一、支持向量机原理概述
在高维空间中的分类问题实际上是寻找一个超平面，将两类样本分开，这个超平面就叫做分类面。两类样本中离分类面最近的样本到分类面的距离称为分类间隔。最优超平面指的是分类间隔最大的超平面。支持向量机实质上提供了一种利用最优超平面进行分类的方法。由最优分类面可以确定两个与其平行的边界超平面。通过拉格朗日法求解最优分类面，最终可以得出结论：实际决定最优分类面位置的只是那些离分类面最近的样本。这些样本就被称为支持向量，它们可能只是训练样本中很少的一部分。支持向量如图1所示。 图1 图1中，H是最优分类面，H1和H2别是两个边界超平面。实心样本就是支持向量。由于最优超平面完全是由这些支持向量决定的，所以这种方法被称作支持向量机（SVM）。 以上是线性可分的情况，对于线性不可分问题，可以在错分样本上增加一个惩罚因子来干预最优分类面的确定。这样一来，最优分类面不仅由离分类面最近的样本决定，还要由错分的样本决定。这种情况下的支持向量就由两部分组成：一部分是边界支持向量；另一部分是错分支持向量。 对于非线性的分类问题，可以通过特征变换将非线性问题转化为新空间中的线性问题。但是这样做的代价是会造成样本维数增加，进而导致计算量急剧增加，这就是所谓的“维度灾难”。为了避免高维空间中的计算，可以引入核函数的概念。这样一来，无论变换后空间的维数有多高，这个新空间中的线性支持向量机求解都可以在原空间通过核函数来进行。常用的核函数有多项式核、高斯核（径向基核）、Sigmoid函数。 二、支持向量机的实现 OpenCV是开源计算机视觉库，它在图像处理领域得到了广泛应用。OpenCV 中包含许多计算机视觉领域的经典算法，其中的机器学习代码部分就包含支持向量机的相关内容。OpenCV中比较经典的机器学习示例是“手写字母分类”。OpenCV 中给出了用支持向量机实现该示例的代码。本次大作业的任务是研究OpenCV中的支持向量机代码，然后将其改写为适用于所有数据库的通用程序，并用标准数据集对算法进行测试。本实验中使用的OpenCV版本是，实验平台为Visual
【报告】交换机的配置实验报告
【关键字】报告 双绞线的制作实验报告 专业：信息与计算科学 班级：0901班 学号： 姓名： 2011-10-30 一.实验名称：交换机的配置 二.实验目的： （1）交换机的工作原理 （2）掌握二层交换机的启动和基本的只设置（3）掌握交换机的常用命令。
三.实验原理： 交换机（switch）,它是集线器的升级换代产品，从外观上看，它与集线器没有多大区别么都是带有多个端口的长方形盒状体，但是却有着本质的区别。如图是为常见的24端口交换机。 交换机的工作原理： 交换机内存中保存着一个MAC地址表，当工作站发出一个帧时，减缓及读出帧的源地址和目标地址，根据地址记下接受该帧的端口，然后根据帧的目标地址和交换机表中的地址进行核对，在地址表中寻找通向目的地址的端口，接着从选定的端口输出该帧。登陆交换机进行配置的三种方式有consol端口、telnet和web等。 四.实验内容和步骤： 1.实验环境： 通过console电缆把pc机的com端口交换机的console端口连接起来。 Console端口链接示意图 2.硬件系统： （1）cpu：交换机的中央处理器 （2）ＲＡＭ＼ＤＲＡＭ：交换机的工作保存器 （3）ＮＡＲＡＭ:保存配置等信息 （4）闪存：保存系统软件映像，启动配置文件等信息 （5）ROM：存储开机诊断程序，引导程序和操作系统软件 （6）接口：用于网络连接。 3.试验步骤： （1）串口管理： 通过console电缆把pc机的com端口和交换机的console端口连接起来。给交换机加电。 开始—程序—附件—通讯—超级终端。 进入终端建立新的链接。（波特率为9600，数据位为8，奇偶校验为无，停止位为1，流量控制为无，终端仿真为VT100） （2）启动交换机： 交换机上电后首先运行BootRoom程序，若在出现press ctrl-b enter boot menu 等待5秒，否则进入boot菜单。 （3）对交换机进行基本的配置： 命令试图有：系统视图，以太网端口视图，vlan视图，vlan接口视图，本地用户视图，用户界面视图，FTPClient视图，MST视图等。 五．实验作业： 1，主机和交换机之间通过telnet连接时，采用交换机的什么端口？此时使用的是直连线还是交叉线？ 答：采用交换机的Console端口。此时使用的双绞线是直连线。 2.观察你所配置的交换进型号,它是基层交换机？
支持向量机
支持向量机 支持向量机模型选择研究 摘要:统计学习理论为系统地研究有限样本情况下的机器学习问题提供了一套 比较完整的理论体系。支持向量机 (suPportvectorMachine,SVM)是在该理论体系下产生的一种新的机器学习方法,它能较好地解决小样本、非线性、维数灾难和局部极小等问题,具有很强的泛化能力。支持向量机目前已经广泛地应用于模式识别、回归估计、概率密度估计等各个领域。不仅如此,支持向量机的出现推动了基于核的学习方法(Kernel-based Learning Methods) 的迅速发展,该方法使得研究人员能够高效地分析非线性关系,而这种高效率原先只有线性算法才能得到。目前,以支持向量机为主要代表的核方法是机器学习领域研究的焦点课题之一。 众所周知,支持向量机的性能主要取决于两个因素:(1)核函数的选择;(2)惩罚 系数(正则化参数)C的选择。对于具体的问题,如何确定SVM中的核函数与惩罚系 数就是所谓的模型选择问题。模型选择,尤其是核函数的选择是支持向量机研究的中心内容之一。本文针对模型选择问题,特别是核函数的选择问题进行了较为深入的研究。其中主要的内容如下: 1.系统地归纳总结了统计学习理论、核函数特征空间和支持向量机的有关理论与算法。 2.研究了SVM参数的基本语义,指出数据集中的不同特征和不同样本对分类结 果的影响可以分别由核参数和惩罚系数来刻画,从而样木重要性和特征重要性的考察可以归结到SVM的模型选择问题来研究。在
对样本加权SVM模型(例如模糊SVM)分析的基础上,运用了特征加权SVM模型,即FWSVM,本质上就是SVM与特征加权的结合。 3,在系统归纳总结SVM模型选择。尤其是核函数参数选择的常用方法(例如交叉验证技术、最小化LOO误差及其上界、优化核评估标准)。关键词:机器学习;模式分类;支持向量机;模型选择;核函数;核函数评估 支持向量机基础 引言 机器学习的科学基础之一是统计学。传统统计学所研究的是渐近理论,即当样本数目趋于无穷大时的极限特性。基于传统统计学的机器学习,也称为统计模式识别,由Duda等人提出。Duda的贡献主要是以经典统计理论为工具刻画了模式识别与机器学习的各类任务,同时暗示了对所建模型的评价方法。然而,在实际应用中,学习样本的数目往往是有限的,特别当问题处于高维空问时尤其如此。统计学习理论研究的是有限样本情况下的机器学习问题,它基于PAC(Probably Approximately Correct)框架给出关于学习算法泛化性能的界,从而可以得出误差精度和样木数目之间的关系。这样,样木集合成为泛化指标的随机变量,由此建立了结构风险理论。 Minsky和PaPert在20世纪60年代明确指出线性学习机计算能力有限。总体上,现实世界复杂的应用需要比线性函数更富有表达能力的假设空间"多层感知器可以作为这个问题的一个解,由此导向了 多层神经网络的反向传播算法。核函数表示方式提供了另一条解决途径,即将数据映射到高维空间来增强线性学习机的计算能力。核函数的引入最终使得在适当的特征空间中使用人们熟知的线性算法高效地检测非线性关系成为一可能。SVM是建立在统计学习理论(包括核函数的表示理论)基础上的第一个学习算法,目前主要应用于求解监督学习问题,即分类和回归问题。SVM以泛化能力为目标,其目的不是
实验一：交换机简介及基本配置
实验一：交换机简介及基本配置 实验要求：每人一台单独设备，独立完成 实验目的：（1）熟悉交换机的结构，了解交换机的工作原理 （2）充分理解交换机的管理方式 （3）掌握交换机配置方式及基本配置，能独立完成思科、锐捷等国内主流品牌交换设备的配置。 实验环境：理工楼E702，锐捷网络实验室。使用锐捷2126G交换机 实验内容及过程 1、通过Consonle口配置 第一，通过配置线将PC机串口和交换机consonle口连起 第二，在PC上运行超级终端，设定通信参数为：波特率，9600bps；数据位，8；奇偶校验位，无；停止位，1；数据流控，无。 第三，交换机加电，在超级终端窗口按Enter，出现Switch> 2、命令行接口切换 用户模式：Switch> 通电进入 特权模式：Switch# 用户模式下输入enable 全局模式：Switch（config）特权模式下输入configure terminal 接口模式：Switch（config-if）全局模式下输入interface +具体端口如f1/1 3、配置密码 配置虚拟终端密码为test 全局模式下 Switch（config）enable secret level 15 5 test 4、配置系统时间 配置系统时间为当前时间 Switch# clock set 09:00:00 5、配置交换机名 配置交换机名为s2 Switch（config）hostname s2 6、保存配置 Switch# write 7、显示配置信息 Switch#show 实验结果与分析 按实验教材基本完成实验，理解交换机基本操作命令和界面
支持向量机原理及应用(DOC)
支持向量机简介 摘要：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）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，以求获得最好的推广能力 。我们通常希望分类的过程是一个机器学习的过程。这些数据点是n 维实空间中的点。我们希望能够把这些点通过一个n-1维的超平面分开。通常这个被称为线性分类器。有很多分类器都符合这个要求。但是我们还希望找到分类最佳的平面，即使得属于两个不同类的数据点间隔最大的那个面，该面亦称为最大间隔超平面。如果我们能够找到这个面，那么这个分类器就称为最大间隔分类器。 关键字：VC 理论 结构风险最小原则 学习能力 1、SVM 的产生与发展 自1995年Vapnik 在统计学习理论的基础上提出SVM 作为模式识别的新方法之后，SVM 一直倍受关注。同年，Vapnik 和Cortes 提出软间隔(soft margin)SVM ，通过引进松弛变量i ξ度量数据i x 的误分类(分类出现错误时i ξ大于0)，同时在目标函数中增加一个分量用来惩罚非零松弛变量(即代价函数)，SVM 的寻优过程即是大的分隔间距和小的误差补偿之间的平衡过程；1996年，Vapnik 等人又提出支持向量回归 (Support Vector Regression ，SVR)的方法用于解决拟合问题。SVR 同SVM 的出发点都是寻找最优超平面，但SVR 的目的不是找到两种数据的分割平面，而是找到能准确预测数据分布的平面，两者最终都转换为最优化问题的求解；1998年，Weston 等人根据SVM 原理提出了用于解
支持向量机算法学习总结
题目：支持向量机的算法学习 姓名： 学号： 专业： 指导教师：、 日期：2012年6月20日
支持向量机的算法学习 1.理论背景 基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方面，研究从观测数据（样本）出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。迄今为止，关于机器学习还没有一种被共同接受的理论框架，关于其实现方法大致可以分为三种： 第一种是经典的（参数）统计估计方法。包括模式识别、神经网络等在内，现有机器学习方法共同的重要理论基础之一是统计学。参数方法正是基于传统统计学的，在这种方法中，参数的相关形式是已知的，训练样本用来估计参数的值。这种方法有很大的局限性，首先，它需要已知样本分布形式，这需要花费很大代价，还有，传统统计学研究的是样本数目趋于无穷大时的渐近理论，现有学习方法也多是基于此假设。但在实际问题中，样本数往往是有限的，因此一些理论上很优秀的学习方法实际中表现却可能不尽人意。 第二种方法是经验非线性方法，如人工神经网络（ANN）。这种方法利用已知样本建立非线性模型，克服了传统参数估计方法的困难。但是，这种方法缺乏一种统一的数学理论。 与传统统计学相比，统计学习理论（Statistical Learning Theory或SLT）是一种专门研究小样本情况下机器学习规律的理论。该理论针对小样本统计问题建立了一套新的理论体系，在这种体系下的统计推理规则不仅考虑了对渐近性能的要求，而且追求在现有有限信息的条件下得到最优结果。V. Vapnik 等人从六、七十年代开始致力于此方面研究[1]，到九十年代中期，随着其理论的不断发展和成熟，也由于神经网络等学习方法在理论上缺乏实质性进展，统计学习理论开始受到越来越广泛的重视。 统计学习理论的一个核心概念就是 VC 维(VC Dimension)概念，它是描述函数集或学习机器的复杂性或者说是学习能力(Capacity of the machine)的一个重要指标，在此概念基础上发展出了一系列关于统计学习的一致性(Consistency)、收敛速度、推广性能(GeneralizationPerformance)等的重要结论。 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
计算机网络实验报告一交换机端口配置
实验一交换机端口汇聚实验 班级：1421302 学号：201420130315 姓名：谢英明 一、实验目的 掌握交换机端口汇聚的原理及配置方法，理解同一个网络与不同网络主机之间的区别。 二、实验设备 交换机2台，PC机4台。 三、实验拓扑图 四、实验步骤 1）配置各台交换机： 1.SwitchA配置代码：
[SwitchA-Ethernet0/2]quit [SwitchA]link-aggregation ethernet0/1 to ethernet0/2 both [SwitchA] 2)SwitchB配置代码：
支持向量机理论与应用研究综述_张博洋
第19期2015年10月No.19October，2015 无线互联科技 Wireless Internet Technology 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是通过分析统计理论基础上形成的模式分类方法。上述方式在实际实施的时候，依据最小化风险的基本原则有效增加系统的泛化作用，也是一种为了得到最小误差实施的决策有限训练样中的独立测试集，能够适当分析和解决学习问题、选择模型问题、维数灾难问题等。研究SVM主要就是分析支持向量机自身性质，此外还分析提高应用支持向量机的广度和深度，在文本分类、模式分类、分析回归、基因分类、识别手写字符、处理图像等方面得到应用。1 支持向量机的原理分析1.1 结构风险最小化 依据能够应用的有限信息样本，不能合理计算分析期望风险，所以，传统方式应用主要是经验风险最小化（ERM）标准， 利用样本对风险进行定义： 基于统计学理论分析函数集以及实际经验风险的关系，也就是推广性的界。总结分析上述问题，能够得到实际风险 和经验风险之间概率1-符合以下条件关系： 其中l是训练集样本数，h为函数集VC维，体现高低复杂 性，从上述理论基础可以发现，通过两部分构成学习机实际风险：一是置信范围；二是经验风险也就是训练误差。机器学习的时候不仅需要经验风险，还要尽可能缩小VC维符合置信范围，保证能够获得实际比较小的风险，实际上就是结构风险最小化SRM （Structure Risk Minimization）原则[1]。1.2 支持向量机 支持向量机实际上从最优化线性分析分类超平面形成技术，分析情况的时候，最基本理念就是2类线性。支持向量机学习的主要目的就是能够发现最优超平面，不仅需要正确分开2类样本，还能够具备最大的分类间隔。分类间隔就是说距离超平面最近的2类分类样本，并且可以与2类分类平面间距平行。分析线性分类问题，假设T是训练集： {（x 1，y 2），...，（x l ，y l ）}∈（X×Y）l ，其中x i ∈x=R n ，yi ∈y={-1,1}，i=1,2，...，l。假设（ωx）+b=0是超平面，超平面和训练集之间的集合间距就是1/ω。可以通过以下方式找到最大间隔超平面问题中的原始优化问题： b w min )(ωτ=1/2ω2 ， S.t. y i （（ωx i ）+b）≥1，i=1，...，l 利用Wolfe对偶定理，能够等价原始最优化问题得到相 关对偶问题： α≥0，i=1，...，l， 此时能够得到最优解就是引入松弛变量以后能够得到等价对偶问 题： 其中，C （C＞0）是惩罚因子。1.3 核函数 很多不可分线性问题，在某个高位特征空间中合理筛选符合分类样本情况的非线性变换映射，确保能够得到高维空间目标样本线性可分。依据上述方式进行计算的时候，仅仅只是计算训练样本内积，需要依据原空间来实现函数，不需要分析变换形式，依据泛函基本理论，一种核函数K （x，x /）需要充分符合Mercer ，与某空间变化内积对应。 假设对应变化核函数是K （x，x /），K （x，x /）=（φ（x），φ（x /）），依据之前分析的原始对偶问题，得到相应的决策函数就是： f （x）=sgn *) ),(*(1 b i x x i K y i l i +∑=α，有3种常见的核函数，一是径向有机函数（RBF） ： 二是多项式核函数： 作者简介：张博洋（1990-），男，天津，硕士研究生；研究方向：数据挖掘。 支持向量机理论与应用研究综述 张博洋 （北京交通大学 计算机与信息技术学院，北京 100044） 摘 要：文章研究支持向量机技术，分析支持向量机的运行基本原理，研究支持向量机技术中的多类问题和选择核函数，并 且从人脸检测、文本分类、处理图像、识别手写字符等方面合理分析支持向量机，为进一步应用和发展支持向量机技术提供依据和保证。关键词：支持向量机；理论；应用；综述
支持向量机及支持向量回归简介
3．支持向量机（回归） 3.1.1 支持向量机 支持向量机（SVM ）是美国Vapnik 教授于1990年代提出的，2000年代后成为了很受欢迎的机器学习方法。它将输入样本集合变换到高维空间使得其分离性状况得到改善。它的结构酷似三层感知器，是构造分类规则的通用方法。SVM 方法的贡献在于，它使得人们可以在非常高维的空间中构造出好的分类规则，为分类算法提供了统一的理论框架。作为副产品，SVM 从理论上解释了多层感知器的隐蔽层数目和隐节点数目的作用，因此，将神经网络的学习算法纳入了核技巧范畴。 所谓核技巧，就是找一个核函数(,)K x y 使其满足(,)((),())K x y x y φφ=，代 替在特征空间中内积(),())x y φφ（的计算。因为对于非线性分类，一般是先找一个非线性映射φ将输入数据映射到高维特征空间，使之分离性状况得到很大改观，此时在该特征空间中进行分类，然后再返会原空间，就得到了原输入空间的非线性分类。由于内积运算量相当大，核技巧就是为了降低计算量而生的。 特别， 对特征空间H 为Hilbert 空间的情形，设(,)K x y 是定义在输入空间 n R 上的二元函数，设H 中的规范正交基为12(),(),...,(), ...n x x x φφφ。如果 2 2 1 (,)((),()), {}k k k k k K x y a x y a l φφ∞ == ∈∑ ， 那么取1 ()() k k k x a x φφ∞ ==∑ 即为所求的非线性嵌入映射。由于核函数(,)K x y 的定义 域是原来的输入空间，而不是高维的特征空间。因此，巧妙地避开了计算高维内 积 (),())x y φφ（所需付出的计算代价。实际计算中，我们只要选定一个(,)K x y ，
支持向量机(SVM)原理及应用概述
支持向量机(SVM)原理及应用 一、SVM得产生与发展 自1995年Vapnik(瓦普尼克)在统计学习理论得基础上提出SVM作为模式识别得新方法之后,SVM一直倍受关注。同年,Vapnik与Cortes提出软间隔(soft margin)SVM,通过引进松弛变量度量数据得误分类(分类出现错误时大于0),同时在目标函数中增加一个分量用来惩罚非零松弛变量(即代价函数),SVM得寻优过程即就是大得分隔间距与小得误差补偿之间得平衡过程;1996年,Vapnik等人又提出支持向量回归 (Support Vector Regression,SVR)得方法用于解决拟合问题。SVR同SVM得出发点都就是寻找最优超平面(注:一维空间为点;二维空间为线;三维空间为面;高维空间为超平面。),但SVR得目得不就是找到两种数据得分割平面,而就是找到能准确预测数据分布得平面,两者最终都转换为最优化问题得求解;1998年,Weston等人根据SVM原理提出了用于解决多类分类得SVM方法(MultiClass Support Vector Machines,MultiSVM),通过将多类分类转化成二类分类,将SVM应用于多分类问题得判断:此外,在SVM算法得基本框架下,研究者针对不同得方面提出了很多相关得改进算法。例如,Suykens 提出得最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine,LS—SVM)算法,Joachims等人提出得SVM1ight,张学工提出得中心支持向量机 (Central Support Vector Machine,CSVM),Scholkoph与Smola基于二次规划提出得vSVM等。此后,台湾大学林智仁(Lin ChihJen)教授等对SVM得典型应用进行总结,并设计开发出较为完善得SVM工具包,也就就是LIBSVM(A Library for Support Vector Machines)。LIBSVM就是一个通用得SVM软件包,可以解决分类、回归以及分布估计等问题。 二、支持向量机原理 SVM方法就是20世纪90年代初Vapnik等人根据统计学习理论提出得一种新得机器学习方法,它以结构风险最小化原则为理论基础,通过适当地选择函数子集及该子集中得判别函数, 使学习机器得实际风险达到最小,保证了通过有限训练样本得到得小误差分类器,对独立测试集得测试误差仍然较小。 支持向量机得基本思想:首先,在线性可分情况下,在原空间寻找两类样本得最优分类超平面。在线性不可分得情况下,加入了松弛变量进行分析,通过使用非线性映射将低维输入空
计算机网络实验《交换机基本配置》
实验一交换机基本配置 一、实验目的 1.掌握桌面网络组建方法 2.掌握Quidway S 系列中低端交换机几种常见配置方法 二、实验内容 1.通过Console 口搭建配置环境 2.通过Telnet 搭建配置环境 3.熟悉VRP 的各种视图及各视图下的常用命令 三、实验原理、方法和手段 1. 交换机配置方式 交换机通常的配置方式有：Console 方式,telnet 方式,web 方式和modem 拨号方式 2. 命令行接口Command-line Interface 华为网络设备中运行的操作VRP向用户提供一系列配置命令以及命令行接口，方便用户配置和管理网络设备，包括以太网交换机。命令行有如下特性： 1)通过Console 口进行本地配置 2)通过telnet 进行本地或远程配置 3)通过modem 拨号登录到网络设备进行远程配置 4)配置命令分级保护，确保未授权用户无法侵入到网络设备 5)用户可以随时键入以获得在线帮助 6)提供网络测试命令，如tracert、ping 等，迅速诊断网络是否正常 7)提供种类丰富、内容详尽的调试信息，帮助诊断网络故障 8)用telnet 命令直接登录并管理其它网络设备 9)提供ftp 服务，方便用户上载、下载文件 10)提供类似Doskey 的功能，可以执行某条历史命令 11)命令行解释器对关键字采取不完全匹配的搜索方法，用户只需键入无冲突关键 字即可解释 四、实验组织运行要求 1.熟悉实验内容； 2.要求独立完成实验，教师可以给予一定的辅导； 五、实验条件 1.华为Quidway S/思科Catalyst 2960/中兴ZXR10 交换机 2.计算机一台即可 六、实验步骤 1.通过Console 口搭建配置环境 1)如图1-2，建立本地配置环境，只需将微机（或终端）的串口通过配置电缆与 以太网交换机的Console 口连接。
最新实验3：交换机端口配置与生成树协议配置
实验3：交换机端口配置与生成树协议配 置
实验三：交换机端口配置与生成树协议配置 一、实验目的 掌握Quidway系列以太网交换机端口常见配置命令的使用方法、重点掌握端口聚合的配置命令的使用方法；掌握STP协议基本配置，通过改变交换机参数来改变生成树结构，从而进一步加深对STP协议的理解。 二、实验原理和内容 1、交换机的基本工作原理 2、配置交换机的方法和命令 3、STP的基本原理及配置 三、实验环境以及设备 环境一：2台交换机、2台Pc机、双绞线若干 环境二：4台交换机、2台Pc机、双绞线若干 四、实验步骤（操作方法及思考题） 0、在作实验前，请在用户视图下使用“reset saved-configuration”命令和“reboot” 命令分别将2台交换机的配置都清空，以免前一个班的实验留下的配置对本次实验产生影响。 1、请任选一台交换机，练习使用如下端口配置或显示命令，请把它们的语法和 功能写到实验报告中。 （1）description（1分） （2）duplex（1分） （3）speed（1分）
（4）flow-control（1分） （5）display interface（1分） 答：对以太网端口进行必要的描述：[Quidway-Ethernet0/1]description <任意词> 端口工作模式配置：[Quidway-Ethernet0/1] duplex { full | half | auto} 端口速率配置：[Quidway-Ethernet0/1] speed { 10 | 100 | 1000 | auto } 流量控制配置：[Quidway-Ethernet0/1] flow-control [Quidway-Ethernet0/1] undo flow-control 显示端口配置信息：[任意视图] display interface ethernet0/1 2、链路聚合配置： ?Skip Record If...? 图1：链路聚合配置 （1）请采用2台交换机组网，交换机之间通过3条双绞线互连，网络环境如图1所示（注：E0/1即为 Ethernet0/1端口,在39或36系列的交 换机上，是E1/0/1端口）。请分别在两台交换机上输入必要的命 令，实现三条链路的聚合。请把你所输入的命令写到实验报告中。 （两台交 （2）换机上的命令都要写）（10分） 答：SwitchA： SwitchB： [Quidway]sysname SwitchA [Quidway]sysname SwitchB [SwitchA]interface ethernet0/1 [SwitchB]interface ethernet0/1 [SwitchA -Ethernet0/1] duplex full [SwitchB -Ethernet0/1] duplex full [SwitchA -Ethernet0/1] speed 100 [SwitchB -Ethernet0/1] speed 100 [SwitchA-Ethernet0/1]return [SwitchA-Ethernet0/1]return
交换机配置实验
交换机配置实验 目录 实验一交换机基本配置 (2) 实验二交换机的全局配置 (4) 实验三交换机端口的基本配置 (6) 实验四查看交换机的系统和配置信息 (8) 实验五交换机端口隔离 (10) 实验六跨交换机实现VLAN (12) 实验七端口聚合提供冗余备份链路 (16) 实验八快速生成树配置 (20) 实验九配置交换机的远程登录功能 (28)
实验一交换机基本配置 【实验名称】 交换机基本配置 【实验目的】 掌握交换机命令行各种操作模式的区别，以及模式之间的切换。 【背景描述】 你是某公司新进的网管，公司要求你熟悉网络产品，首先要求你登录交换机，了解、掌握交换机的命令行操作。 【技术原理】 交换机的管理方式基本分为两种：带内管理和带外管理。通过交换机的Console口管理交换机属于带外管理，不占用交换机的网络接口，其特点是需要使用配置线缆，近距离配置。第一次配置交换机时必须利用Console端口进行配置。 交换机的命令行操作模式，主要包括：用户模式、特权模式、全局配置模式、端口模式等几种。 ?用户模式进入交换机后得到的第一个操作模式，该模式下可以简单查看交换机的软、硬件版本信息，并进行简单的测试。用户模式提示符为switch> ?特权模式由用户模式进入的下一级模式，该模式下可以对交换机的配置文件进行管理，查看交换机的配置信息，进行网络的测试和调试等。特权模式提示符为 switch# ?全局配置模式属于特权模式的下一级模式，该模式下可以配置交换机的全局性参数（如主机名、登录信息等）。在该模式下可以进入下一级的配置模式，对交换 机具体的功能进行配置。全局模式提示符为switch(config)# ?端口模式属于全局模式的下一级模式，该模式下可以对交换机的端口进行参数配置。端口模式提示符为switch(config-if)# Exit命令是退回到上一级操作模式。 End命令是指用户从特权模式以下级别直接返回到特权模式。 交换机命令行支持获取帮助信息、命令的简写、命令的自动补齐、快捷键功能。 【实现功能】 熟练掌握交换机的命令行操作模式。 【实验设备】 交换机（1台） 【实验拓扑】 Console 图 1
支持向量机(SVM)原理及应用概述
东北大学 研究生考试试卷 考试科目：信号处理的统计分析方法 课程编号： 09601513 阅卷人: 刘晓志 考试日期： 2012年11月07日 姓名：赵亚楠 学号： 1001236 注意事项 1.考前研究生将上述项目填写清楚.
2.字迹要清楚,保持卷面清洁. 3.交卷时请将本试卷和题签一起上交. 4.课程考试后二周内授课教师完成评卷工作,公共课成绩单与试卷交 研究生院培养办公室,专业课成绩单与试卷交各学院,各学院把成 绩单交研究生院培养办公室. 东北大学研究生院培养办公室 支持向量机（SVM）原理及应用 目录 一、SVM的产生与发展 (3) 二、支持向量机相关理论 (4) （一）统计学习理论基础 (4) （二）SVM原理 (4) 1．最优分类面和广义最优分类面 (5) 2．SVM的非线性映射 (7)
3．核函数 (8) 三、支持向量机的应用研究现状 (9) （一）人脸检测、验证和识别 (10) （二）说话人／语音识别 (10) （三）文字／手写体识别 (11) （四）图像处理 (11) （五）其他应用研究 (12) 四、结论和讨论 (12) 支持向量机（SVM ）原理及应用 一、SVM 的产生与发展 自1995年Vapnik 在统计学习理论的基础上提出SVM 作为模式识别的新方法之后，SVM 一直倍受关注。同年，Vapnik 和Cortes 提出软间隔(soft margin)SVM ，通过引进松弛变量i ξ度量数据i x 的误分类(分类出现错误时i ξ大于0)，同时在目 标函数中增加一个分量用来惩罚非零松弛变量(即代价函数)，SVM 的寻优过程即
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