Danh mục

Bài giảng Khai mở dữ liệu: Máy học véctơ hỗ trợ (Support vector machines)

Số trang: 54      Loại file: pdf      Dung lượng: 2.71 MB      Lượt xem: 20      Lượt tải: 0    
10.10.2023

Phí tải xuống: 28,000 VND Tải xuống file đầy đủ (54 trang) 0
Xem trước 6 trang đầu tiên của tài liệu này:

Thông tin tài liệu:

Bài giảng Khai mở dữ liệu: Máy học véctơ hỗ trợ (Support vector machines) giới thiệu về SVM, giải thuật học của SVM, ứng dụng của SVM, kết luận và hướng phát triển, Demo chương trình. Mời các bạn tham khảo.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Khai mở dữ liệu: Máy học véctơ hỗ trợ (Support vector machines)Khoa Công Nghệ Thông TinTrường Đại Học Cần ThơMáy học véctơ hỗ trợSupport vector machinesĐỗ Thanh Nghịdtnghi@cit.ctu.edu.vnCần Thơ02-12-2008Nội dungGiới thiệu về SVM Giải thuật học của SVM Ứng dụng của SVM Kết luận và hướng phát triển Demo chương trình (20 – 30 phút)2Giới thiệu về SVM Giải thuật học của SVM Ứng dụng của SVM Kết luận và hướng phát triển3Support vector machines?Giới thiệu về SVMGiải thuật học của SVMứng dụng của SVMkết luận và hướng phát triểnlớp các giải thuật họctìm siêu phẳng trong không gian N-dim để phân loại dữ liệuSVM + hàm kernel = mô hìnhgiải thuật SVM = lời giải của bài toán quy hoạch toàn phươngtối ưu toàn cụccó nhiều giải thuật để giảiSVM có thể mở rộng để giải các vấn đề của hồi quy, gomnhóm, etc.Được ứng dụng thành công : nhận dạng, phân tích dữ liệu,phân loại gien, ký tự, etc.4Kỹ thuật DM thành côngtrong ứng dụng thực (2004)Giới thiệu về SVMGiải thuật học của SVMứng dụng của SVMkết luận và hướng phát triển5

Tài liệu được xem nhiều:

Gợi ý tài liệu liên quan: