在網路學習廣泛流行的今天，如何設計乙個有用學習診斷系統，幫助教師通過智慧型輔導系統獲得有用學生的學習行為資訊，並為學生的學習提供必要的幫助，已經成為了乙個熱門的研究課題.
1.支援向量機
(svm)
分類器概述
支援向量機
(svm)
是由vapnik
等人提出的一類新型的機器學習方法。
svm能處理小樣本、非線性以及高微模式識別問題，而且表現出很多特有的優點，由於其出色的學習效能，該技術已成為機器學習界的研究熱點，並在很多領域都得到了成功的應用。
svm分類器可以**每個學習者的成績。
svm與傳統技術最大的不同的是
svm採用最低結構冒險（
srm）方法，而不是統計學中常用的
erm方法。
srm法縮小了概括的上界限定，而不是縮小操作錯誤，**比傳統的
erm法更準確。 2.
c-j.huang
智慧型學習診斷系統
(1)學習診斷系統的概況
這個研究中
c-j. huang
等提議了用三種學習引數去改進向量機，被提議的學習引數可以分別計算學生在網上學習的有效時間，在討論中選擇的資訊與學習主題的關聯程度，發現學生作業中的抄襲行為。數字引數表示每個學習者的表現，其目的是核實系統是否反映學生的真實學習行為。在這個研究中，
c-j. huang
等把學習診斷系統
設計成乙個開放網路學習軟體平台。
(2)網路學習平台的結構
網路學習平台的結構如圖
3.4-1
svm分類器中可以去**每個學習者的成績及檢查它是否與學習者期中考試的等級一致。
基於支援向量機的文字分類
基於支援向量機svm的文字分類的實現 1 svm簡介 支援向量機 svm 演算法被認為是文字分類中效果較為優秀的一種方法，它是一種建立在統計學習理論基礎上的機器學習方法。該演算法基於結構風險最小化原理，將資料集合壓縮到支援向量集合，學習得到分類決策函式。這種技術解決了以往需要無窮大樣本數量的問題，它...
基於線性支援向量機的深度學習
2015 2 摘要最近，全連線神經網路和卷積神經網路在語音識別 影象分類 自然語言處理和生物資訊學等廣泛地任務中實現了最先進的效能。對於分類任務，這些深度學習模型大多採用softmax啟用函式進行 最小化交叉熵損失。在本文中，我們展示了用線性支援向量機替換softmax層的乙個小而一致的優勢。學習基...
基於MATLAB的視覺化支援向量機
其實,散點圖很容易畫,大家都各有各的畫法.主要問題是分界線的繪製,因為得到分類器之後,我不會得到它的分介面.通過觀察,例子中與畫分界線的 有關的部分如下 h 0.02 mesh grid step size x1,x2 meshgrid min x 1 h max x 1 min x 2 h max...