Máy học vectơ hỗ trợ SVM

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 9, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân lớp; máy vectơ hỗ trợ (Support vector machine); mặt siêu phẳng phân tách; mặt siêu phẳng có lề cực đại; dữ liệu phân tách được tuyến tính (SVM); tính toán mức lề;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

48p duonghoanglacnhi 07-11-2022 19 8   Download

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 11: Máy vector hỗ trợ (SVM). Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: giới thiệu máy vectơ hỗ trợ; siêu phẳng phân tách; phân tách tuyến tính (linear separability); bài toán cực tiểu hóa có ràng buộc đẳng thức;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

52p duonghoanglacnhi 07-11-2022 17 4   Download

Bài viết "Sử dụng phương pháp tỷ số tần suất và các phương pháp học máy để thành lập bản đồ nhạy cảm trượt lở. Khu vực thử nghiệm: xã Phìn Ngan, tỉnh Lào Cai" đánh giá tính nhạy cảm với tai biến trượt lở khu vực xã Phìn Ngan, tỉnh Lào Cai, Việt Nam đã được thực hiện bằng cách áp dụng ba mô hình học máy là hồi quy logic (LR), mạng Bayes (BN), máy véc tơ hỗ trợ (SVM) và phương pháp thống kê tỷ số tần suất (FR) mà FR được sử dụng để tính toán các giá trị trọng số của mỗi lớp tham số trong các bản đồ tác nhân. Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết bài viết tại đây.

17p phuongnhung205 21-10-2022 11 4   Download

Bài viết sử dụng hai bộ dữ liệu về sự hóa lỏng đất (hai lớp) và lỗi sai trên thép tấm (đa lớp) để kiểm tra tính hiệu quả của mô hình đề xuất. Kết quả cho thấy mô hình voting vượt trội so với các mô hình so sánh khác trong việc phân loại dữ liệu. Trong đó, NBDT là mô hình voting tốt nhất khi phân loại bộ dữ liệu hai lớp (87.168%) và SVM-DT cho hiệu suất làm việc tốt nhất khi phân loại bộ dữ liệu đa lớp (89.505%).

6p visteveballmer 06-11-2021 30 3   Download

Bài viết trình bày đề xuất xây dựng hệ thống hỗ trợ hỏi đáp thủ tục hành chính cho người dùng là các tổ chức, cá nhân và doanh nghiệp (gọi tắt là đối tượng người dùng). Hệ thống tự động trả lời các câu hỏi liên quan đến thủ tục hành chính mà đối tượng người dùng thường đặt ra mỗi khi đến cơ quan cung cấp thủ tục hành chính.

7p vijihyo2711 25-09-2021 32 3   Download

Mục tiêu của bài viết này là đề xuất một mô hình bỏ phiếu để phân loại dữ liệu maketing ngân hàng. Mô hình bỏ phiếu được xây dựng từ ba mô hình phân loại trí tuệ nhân tạo nổi tiếng, bao gồm máy học vectơ hỗ trợ (SVM), Navie Bayes (NB) và Cây quyết định (DT). Mời các bạn cùng tham khảo!

6p wangxinling 23-07-2021 33 3   Download

Nội dung chính của bài viết này là đề xuất giải pháp nâng cao chất lượng (độ chính xác) nhận dạng tín hiệu điện tim ECG (ElectroCardioGraphy), dựa trên việc sử dụng cây quyết định nhị phân (Binary Decision Tree) để phối hợp nhiều mô hình nhận dạng đơn là các mạng nơron kinh điển MLP (Multi Layer Perceptron), mạng nơron logic mờ TSK (Takaga-Sugeno-Kang), máy học vectơ hỗ trợ SVM (Support Vectơ Machines) và rừng ngẫu nhiên RF (Random Forest).

8p quenchua10 18-01-2021 28 2   Download

Chức năng chính của hệ thống phát hiện xâm nhập mạng (Intrusion Detection System: IDS) là để bảo vệ hệ thống, phân tích và dự báo hành vi truy cập mạng của người sử dụng. Những hành vi này được xem xét là bình thường hoặc một cuộc tấn công. Các IDS ngoài việc xác định một hành vi là bình thường hoặc một cuộc tấn công dựa trên các mẫu đã lưu trữ, còn có khả năng học để nhận dạng các cuộc tấn công mới. Với mỗi kiểu tấn công cụ thể là DoS, Probe, R2L hoặc U2R, tập dữ liệu mẫu có các tính chất đặc thù.

7p quenchua9 20-11-2020 47 5   Download

Bài viết trình bày giải thuật giảm gradient ngẫu nhiên sử dụng trong máy học véctơ hỗ trợ cho phân lớp nhanh tập dữ liệu lớn. Máy học véctơ hỗ trợ sử dụng hàm hinge loss trong phân lớp nhằm đạt được tính chất thưa trong lời giải. Tuy nhiên, do hàm hinge loss không khả vi là nguyên nhân làm chậm hội tụ đến lời giải khi áp dụng giải thuật giảm gradient ngẫu nhiên. Nghiên cứu thay thế hàm hinge loss được sử dụng trong vấn đề tối ưu của giải thuật máy học véctơ hỗ trợ bằng các hàm xấp xỉ, khả vi nhằm cải tiến tốc độ hội tụ của giải thuật giảm gradient ngẫu nhiên.

7p quenchua9 20-11-2020 26 1   Download

Trong bài viết này, đề xuất sử dụng mô hình lai, phối hợp máy học vectơ hỗ trợ SVM (Support Vector Machine) và mô hình khai triển theo phương pháp tuyến tính SVD (Singular Value Decomposition) để dự báo và ước lượng giá trị độ ẩm lớn nhất và nhỏ nhất trong ngày tại thành phố Hải Dương, Việt Nam.

7p vienzym2711 03-04-2020 44 5   Download

Bài viết giới thiệu một mô hình IDS-SCADA, có khả năng phát hiện xâm nhập vào hệ thống SCADA với độ chính xác cao, mô hình này được xây dựng dựa trên máy học Support Vector Machine (SVM). Điểm đặc biệt của mô hình được đề xuất ở chỗ chúng tôi xem xét dữ liệu bất thường trong ngữ cảnh.

8p viwashington2711 02-12-2019 50 4   Download

Trong nghiên cứu này vận dụng các mô hình thống kê dựa trên phân tích khác biệt đa biến, hồi qui logistic và máy vecto hỗ trợ (SVM) để xây dựng các hàm phân loại nhằm cảnh báo rủi ro sớm cho các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Việt Nam. Các mô hình được thực hiện trên các nhóm thuộc tính như: khả năng sinh lời, các chỉ số thâm hụt, hiệu quả quản lí tài sản, chất lượng tài sản, mức độ an toàn, nhóm chỉ số tăng trưởng bền vững và tính thanh khoản.

9p babysexy1803 26-01-2019 64 3   Download

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.

54p maiyeumaiyeu27 10-01-2017 173 20   Download

Bài viết Phân lớp phi tuyến dữ liệu lớn với giải thuật song song cho mô hình máy học véctơ hỗ trợ cục bộ đề xuất một mô hình máy học véc-tơ hỗ trợ cục bộ mới dựa trên máy học véc-tơ hỗ trợ (SVM) và giải thuật gom cụm dữ liệu (clustering), gọi là kSVM, dùng để phân lớp phi tuyến dữ liệu lớn. kSVM sử dụng giải thuật k-means để phân hoạch dữ liệu thành k cụm (cluster).

8p maiyeumaiyeu26 23-12-2016 66 4   Download

Đề tài nghiên cứu và phân tích xây dựng phần mềm nhận dạng khung cảnh tự nhiên Nội dung chính của luận văn được tổ chức thành 3 chương. Chương 1 Tổng quan giới thiệu bài toán nhận dạng ảnh,các hướng tiếp cận bài toán, mô hình chung của hệ thống nhận dạng và một số ứng dụng của nhận dạng,...

14p trentroicosao 11-03-2014 84 13   Download