Một số kỹ thuật vector tựa (SVM) trong khai phá dữ liệu và ứng dụng vào nhận dạng

76 954 1
Một số kỹ thuật vector tựa (SVM) trong khai phá dữ liệu và ứng dụng vào nhận dạng

Đang tải... (xem toàn văn)

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

Thông tin tài liệu

. về sử dụng hạt nhân trong kỹ thuật vector tựa. Chương 4 : Phương pháp vector tựa (SVM) Trình bày các nội dung cơ bản của phương pháp vector tựa. Tập trong đi sâu vào các kỹ thuật vector tựa hay. đầu về kỹ thuật vector tựa, cũng như mối liên hệ giữa lý thuyết thống kê và kỹ thuật vector tựa. Chu’O'ng 2 : Khai phá dữ liệu và học máy Trình bày các khái niệm về khai phá dữ liệu và học. thày một phần Sỉ 2.3 Khai phá dữ liệu 32 2.3.1 Cấu trúc của một hệ thống khai phá dừ liệu 32 2.3. ỉ. ì X ử lý dữ liệu 32 2.3.2 Các bài toán chính trong khai phá dữ liệu 33 2.3.2.1 Phân lớp và phán

Ngày đăng: 25/03/2015, 09:53

Từ khóa liên quan

Mục lục

  • MỤC LỤC

  • CÁC TỪ VIẾT TẮT, THUẬT NGỮ

  • CÁC HÌNH VẼ

  • MỞ ĐẦU

  • CHƯƠNG 1 : MỘT SỐ KIẾN THỨ́C CHUẨN BỊ

  • 1.1 Bài toán tối ưu.

  • 1.1.1 Bài toán qui hoạch tuyến tính

  • 1.1.2 Qui hoạch tuyến tính đối ngẫu.

  • 1.2 Biểu diễn dữ liệu

  • 1.2.1 Dữ liệu huấn luyện

  • 1.2.2 Không gian hữu hạn chiều

  • 1.2.3 Không gian đặc trưng

  • 1.2.4 Một số khái niệm trong lý thuyết học thống kê

  • 1.3 Phương pháp phân tích thành phần chính (PCA)

  • 1.3.1 Độ lệch chuẩn

  • 1.3.2 Phương sai

  • 1.3.3 Vector riêng, giá trị riêng

  • 1.3.4 Phương pháp phân tích thành phần chính

  • CHƯƠNG 2 : KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ HỌC MÁY

  • 2.1 Khái niệm học

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan