KĨ THUẬT SUPPORT VECTOR MACHINES VÀ ỨNG DỤNG

95 683 4
KĨ THUẬT SUPPORT VECTOR MACHINES VÀ ỨNG DỤNG

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Từ khóa liên quan

Mục lục

  • Kỹ th uật Support Vector Machines và ứng dụng

  • Lời cảm ơn

  • Mục lục

  • Mở đầu

  • Chương 1: Những khái niệ m cơ bản

    • 1.1 Bài toán phân cấp

    • 1.2 Các phương pháp học

    • 1.3 Support Vector Machines và phân lớp với khoảng cách lớn nhất

    • 1.4 Phân lớp tuyến tính

    • 1.5 Ma trận Gram

    • 1.6 Khoảng cách giữa các siêu phẳng

    • Chương 2: Không gian đặc trưng

      • 2.1 Đặt vấn đề

      • 2.2 Không gian đặc trưng

      • 2.3 Hàm hạt nhân

      • 2.4 Không gian các hàm hạt nhân Hilbert

      • 2.5 Kết luận

      • Chương 3: Phương pháp Support Vector Machines (SVM)

        • 3.1 Giới thiệu

        • 3.2 Ý tưởng của phương pháp

        • 3.3 Nội dung phương pháp

        • 3.4 Bài toán tối ưu dạng C-SVC và V-SVC

        • 3.5 So sánh phương pháp SVM và phương pháp mạng Nơ ron

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan