Đăng nhập
Hoặc tiếp tục với email
Nhớ mật khẩu
Đang tải... (xem toàn văn)
Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống
THÔNG TIN TÀI LIỆU
Cấu trúc
Mục lục
Lời mở đầu
Chương 1 Phân tích phân biệt tuyến tính
1.1 Quy tắc phân loại Bayes
1.1.1 Quy tắc phân loại Bayes 2 lớp
1.1.2 Phân tích phân biệt tuyến tính Gauss
1.1.3 LDA thông qua hồi quy bội
1.1.4 Quy tắc phân loại Bayes đa lớp
1.2 Phân biệt Logistic
1.2.1 Trường hợp 2 lớp
1.2.2 Trường hợp đa lớp
Chương 2 Support Vector Machine
2.1 Support vector machine tuyến tính
2.1.1 Trường hợp tách tuyến tính
2.1.2 Trường hợp không tách tuyến tính
2.2 Support vector machine phi tuyến
2.2.1 Không gian đặc trưng
2.2.2 Thủ thuật Kernel
2.2.3 Tối ưu hóa trong không gian đặc trưng
2.2.4 SVM là một phương pháp quy chuẩn
2.3 Support vector đa lớp
2.3.1 SVM đa lớp là một chuỗi bài toán nhị phân
2.3.2 Một SVM đa lớp đúng
Chương 3 Một số ví dụ thực tế
3.1 Minh họa về phân tích phân biệt tuyến tính
3.2 Ứng dụng SVM để phân loại email và spam
3.3 Dữ liệu chẩn đoán ung thư vú Wisconsin
Kết luận
Tài liệu tham khảo
Nội dung
Ngày đăng: 04/07/2021, 07:44
TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG
TÀI LIỆU LIÊN QUAN