SVMSUPPTVECTMACHINE支持向量機(jī)相關(guān)理論介紹支持向量機(jī)相關(guān)理論介紹基于數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)是現(xiàn)代智能技術(shù)中的重要方面，研究從觀測(cè)數(shù)據(jù)（樣本）出發(fā)尋找規(guī)律，利用這些規(guī)律對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)或無(wú)法觀測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。迄今為止，關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)還沒有一種被共同接受的理論框架，...
下載價(jià)格：6 賞幣 / 發(fā)布人： 畢業(yè)設(shè)計(jì) / 發(fā)布時(shí)間：2024-03-07 / 4人氣
SVM1判斷題1在SVM訓(xùn)練好后，我們可以拋棄非支持向量的樣本點(diǎn)，仍然可以對(duì)新樣本進(jìn)行分類。T2SVM對(duì)噪聲（如來(lái)自其他分布的噪聲樣本）魯棒。F2簡(jiǎn)答題現(xiàn)有一個(gè)點(diǎn)能被正確分類且遠(yuǎn)離決策邊界。如果將該點(diǎn)加入到訓(xùn)練集，為什么SVM的決策邊界不受其影響，而已經(jīng)學(xué)好的LOGIS...
下載價(jià)格：6 賞幣 / 發(fā)布人： 畢業(yè)設(shè)計(jì) / 發(fā)布時(shí)間：2024-03-15 / 22人氣
圖像的自動(dòng)分類在許多領(lǐng)域都是一項(xiàng)關(guān)鍵的任務(wù)，其中包括信息檢索、可視場(chǎng)景的目標(biāo)檢測(cè)、因特網(wǎng)數(shù)據(jù)過(guò)濾、醫(yī)學(xué)應(yīng)用等等。當(dāng)直接在圖像上進(jìn)行操作時(shí)，傳統(tǒng)的分類方法由于數(shù)據(jù)的高維特性表現(xiàn)差，很難取得較好的效果。但是支持向量機(jī)SUPPTVECTMACHINE，SVM可以克服極高維...
下載價(jià)格：5 賞幣 / 發(fā)布人： 戎馬機(jī)杼 / 發(fā)布時(shí)間：2024-03-11 / 16人氣
隨著數(shù)碼設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)及多媒體技術(shù)的發(fā)展，人們?cè)诠ぷ?、學(xué)習(xí)和日常生活中產(chǎn)生的圖像數(shù)據(jù)呈現(xiàn)了爆炸式的增長(zhǎng)方式，如何合理而又高效地組織海量的圖像數(shù)據(jù)、結(jié)合圖像低層特征，將數(shù)字圖像進(jìn)行分類和檢索是目前的一個(gè)研究熱點(diǎn)之一。支持向量機(jī)SVM是上世紀(jì)九十年代提出的一...
下載價(jià)格：5 賞幣 / 發(fā)布人： 不是你 / 發(fā)布時(shí)間：2024-03-09 / 9人氣
隨著科學(xué)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展和普及，搜索引擎的日益強(qiáng)大，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)滲透進(jìn)人們的生活、學(xué)習(xí)和工作當(dāng)中。網(wǎng)絡(luò)給人們帶來(lái)了便捷，同時(shí)也給抄襲剽竊等行徑提供了機(jī)會(huì)。防范和遏制抄襲造假行為，建立一種快速、準(zhǔn)確的論文抄襲檢測(cè)模型具有現(xiàn)實(shí)意義。進(jìn)行知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)...
下載價(jià)格：5 賞幣 / 發(fā)布人： 單車 / 發(fā)布時(shí)間：2024-03-09 / 6人氣
硬間隔線性支撐向量機(jī)假設(shè)給定一個(gè)特征空間上的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集TX1Y1，X2Y2，，XNYN其中，為第I個(gè)特征向量或?qū)嵗瑸榈念悩?biāo)記，當(dāng)時(shí)，稱為正XI∈RNYI∈11I12NXIYIXIYI1XI例，當(dāng)時(shí)，稱為負(fù)例；為樣本點(diǎn)。YI1XIXI，YI假設(shè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集是線性可分的（存在硬間隔），那么學(xué)習(xí)的...
下載價(jià)格：6 賞幣 / 發(fā)布人： 畢業(yè)設(shè)計(jì) / 發(fā)布時(shí)間：2024-03-13 / 10人氣
近年來(lái)，隨著各種影像設(shè)備在醫(yī)學(xué)中的廣泛應(yīng)用，基于醫(yī)學(xué)影像的計(jì)算機(jī)輔助診斷迅速發(fā)展起來(lái)。計(jì)算機(jī)輔助診斷可以提高放射科醫(yī)生診斷的準(zhǔn)確率，協(xié)助醫(yī)生對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行判斷和識(shí)別。在特征提取的基礎(chǔ)上進(jìn)行模式分類是基于醫(yī)學(xué)影像的計(jì)算機(jī)輔助診斷的重要步驟?，F(xiàn)有的如...
下載價(jià)格：5 賞幣 / 發(fā)布人： 清澈 / 發(fā)布時(shí)間：2024-03-11 / 17人氣
近年來(lái)，隨著銀行、機(jī)場(chǎng)等安全敏感場(chǎng)合對(duì)大范圍視覺監(jiān)控系統(tǒng)的迫切需求，遠(yuǎn)距離生物特征識(shí)別技術(shù)的研究受到越來(lái)越廣泛的重視。而步態(tài)識(shí)別足一種遠(yuǎn)距離情況下唯一可被感知的生物特征識(shí)別技術(shù)，它以其內(nèi)在的生物特性不具有侵犯性、不需要身體接觸、難以偽裝和隱藏、能...
下載價(jià)格：5 賞幣 / 發(fā)布人： 不感興趣 / 發(fā)布時(shí)間：2024-03-10 / 12人氣
支持向量機(jī)（SUPPTVECTMACHINES，簡(jiǎn)稱SVM）是VVAPNIK等在20世紀(jì)90年代提出的基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論（STATISTICALLEARNINGTHEY，SLT）的一種新型機(jī)器學(xué)習(xí)方法。由于其完備的理論基礎(chǔ)和優(yōu)異的性能，該技術(shù)已成為機(jī)器學(xué)習(xí)界的研究熱點(diǎn)，并在很多領(lǐng)域都得到了成功的應(yīng)用，如模...
下載價(jià)格：5 賞幣 / 發(fā)布人： 養(yǎng)一身嬌骨添萬(wàn)里醉情 / 發(fā)布時(shí)間：2024-03-12 / 8人氣
支持向量機(jī)SUPPTVECTMACHINE，SVM由VAPNIK于20世紀(jì)90年代初提出，是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論框架下提出的一種新型模式識(shí)別方法。SVM擅長(zhǎng)解決樣本數(shù)量小、低維空間線性不可分類等問(wèn)題，并且能夠應(yīng)用到函數(shù)擬合等其他機(jī)器學(xué)習(xí)中。SVM的分類性能主要取決于核函數(shù)以及相關(guān)參數(shù)的...
下載價(jià)格：5 賞幣 / 發(fā)布人： 萬(wàn)千皆你 / 發(fā)布時(shí)間：2024-03-05 / 26人氣
統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論是一種專門研究小樣本情況下機(jī)器學(xué)習(xí)規(guī)律的理論。支持向量機(jī)SVM是建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)之上，根據(jù)有限的樣本信息在模型的復(fù)雜性和學(xué)習(xí)能力之間尋求最佳折衷，克服了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類和傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分類的許多缺點(diǎn)，具備較高的泛化性能。本文對(duì)SVM的原理、分類...
下載價(jià)格：5 賞幣 / 發(fā)布人： 獨(dú)步踏夢(mèng) / 發(fā)布時(shí)間：2024-03-10 / 13人氣
MICRNAMIRNA是一種非編碼的RNA序列，這些長(zhǎng)度約為21個(gè)堿基的序列在動(dòng)物、植物、病毒基因的后轉(zhuǎn)錄過(guò)程中發(fā)揮著巨大的作用。MIRNA可以靶向到它們對(duì)應(yīng)的靶基因，抑制某些基因的轉(zhuǎn)錄和翻譯，進(jìn)而阻止相應(yīng)性狀的表達(dá)。大量科學(xué)實(shí)驗(yàn)表明，MIRNA參與到很多的生物反應(yīng)中，這...
下載價(jià)格：5 賞幣 / 發(fā)布人： 想把你抱緊 / 發(fā)布時(shí)間：2024-03-09 / 4人氣
隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)已成為我們社會(huì)基礎(chǔ)設(shè)施的一部分。然而，互聯(lián)網(wǎng)域間路由中的邊界網(wǎng)關(guān)協(xié)議卻存在許多問(wèn)題，如易受蠕蟲等病毒與DOS的攻擊、以及協(xié)議本身缺乏安全機(jī)制等。為保證自治系統(tǒng)中域間路由系統(tǒng)的穩(wěn)定與安全，本文主要研究了基于SVM的BGP異常流量...
下載價(jià)格：5 賞幣 / 發(fā)布人： 放心 / 發(fā)布時(shí)間：2024-03-10 / 22人氣
對(duì)于高維數(shù)據(jù)通過(guò)核方法將輸入樣本映射到更高維的空間通常不會(huì)明顯改善決策函數(shù)的分類精度而線性支持向量機(jī)SVM能夠提供很好的泛化能力。使用線性核時(shí)權(quán)向量的每一維可以根據(jù)系數(shù)以及訓(xùn)練樣本直接計(jì)算。當(dāng)構(gòu)成權(quán)向量的支持向量較多時(shí)這可以顯著減少權(quán)向量和訓(xùn)練樣本點(diǎn)...
下載價(jià)格：5 賞幣 / 發(fā)布人： 安慰我 / 發(fā)布時(shí)間：2024-03-10 / 5人氣
間歇釜式反應(yīng)器是化工生產(chǎn)中廣泛使用的一類反應(yīng)容器，一直是控制領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，具有時(shí)變，非線性，擾動(dòng)頻繁等特點(diǎn)，內(nèi)部化學(xué)過(guò)程常伴有吸熱、放熱的現(xiàn)象，反應(yīng)機(jī)理復(fù)雜。生產(chǎn)中影響化學(xué)反應(yīng)的主要參數(shù)是反應(yīng)器的溫度，溫度控制律的品質(zhì)直接影響產(chǎn)品的質(zhì)量。本文采...
下載價(jià)格：5 賞幣 / 發(fā)布人： 長(zhǎng)風(fēng)萬(wàn)里 / 發(fā)布時(shí)間：2024-03-08 / 8人氣
隨著基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)的發(fā)展，包含“交互系統(tǒng)”和“用戶參與”的相關(guān)反饋構(gòu)架，在縮減高層語(yǔ)義概念與低層視覺特征之間的‘語(yǔ)義鴻溝’方面體現(xiàn)了較好的性能。特別是基于支持向量機(jī)的相關(guān)反饋，由于具有良好的泛化能力，因而進(jìn)一步提高了檢索性能。盡管如此，圖...
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指紋唯一性和終生不變性的特征使其成為理想的身份確認(rèn)工具。隨著計(jì)算機(jī)與信息處理技術(shù)的飛速發(fā)展，指紋識(shí)別作為是生物特征識(shí)別領(lǐng)域中應(yīng)用最廣泛的技術(shù)之一，目前普遍應(yīng)用于身份驗(yàn)證和識(shí)別領(lǐng)域，特別是在電子商務(wù)、犯罪識(shí)別、信息安全等領(lǐng)域廣泛的應(yīng)用。因此，對(duì)自動(dòng)...
下載價(jià)格：5 賞幣 / 發(fā)布人： 好久沒見了 / 發(fā)布時(shí)間：2024-03-11 / 18人氣
智能天線技術(shù)作為TDSCDMA通信系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一，是當(dāng)前通信技術(shù)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。智能天線可以通過(guò)波束形成達(dá)到抑制干擾信號(hào)從而提高輸出信干噪比和通信系統(tǒng)容量的目的。因此，研究智能天線算法具有重要的意義和實(shí)用價(jià)值。支持向量機(jī)SVM是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最新研究成...
下載價(jià)格：5 賞幣 / 發(fā)布人： 一起走過(guò) / 發(fā)布時(shí)間：2024-03-09 / 6人氣
當(dāng)今，由于海量數(shù)據(jù)的形成，迫切需要將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用的信息和知識(shí)，促進(jìn)了數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用，使這一技術(shù)迅速得到發(fā)展和完善。數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能和統(tǒng)計(jì)學(xué)等學(xué)科的研究熱點(diǎn)領(lǐng)域之一。而分類技術(shù)作為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的一個(gè)重要研究方面，受到研究者們的廣泛關(guān)...
下載價(jià)格：5 賞幣 / 發(fā)布人： 一生不像詩(shī) / 發(fā)布時(shí)間：2024-03-10 / 21人氣
傳統(tǒng)支持向量機(jī)SVM是通過(guò)一個(gè)凸二次規(guī)劃求解的，并有較好的泛化能力，已經(jīng)在生物信息學(xué)、人臉識(shí)別、指紋識(shí)別、手寫體識(shí)別、數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)習(xí)與身份驗(yàn)證等領(lǐng)域得到了較好的應(yīng)用。以統(tǒng)計(jì)學(xué)理論為基礎(chǔ)，本文重點(diǎn)研究了支持向量機(jī)核函數(shù)的構(gòu)造、支持向量機(jī)快速訓(xùn)練算法、支持向...
下載價(jià)格：5 賞幣 / 發(fā)布人： 風(fēng)花雪月 / 發(fā)布時(shí)間：2024-03-10 / 33人氣
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