Mô hình phân lớp SVM

Để hỗ trợ thuận tiện hơn và tăng tốc độ tra cứu thông tin của sinh viên, bài viết này trình bày phương pháp nhận diện khuôn mặt để thực hiện tra cứu thông tin của sinh viên. Đầu tiên, mạng nơ ron xếp chồng MTCNN (multitask cascaded convolutional networks) được sử dụng để phát hiện khuôn mặt. Sau đó, phương pháp trích xuất đặc trưng HOG được dùng để trích xuất vector đặc trưng của ảnh khuôn mặt và sử dụng thuật toán phân lớp SVM (Support vector machine) huấn luyện mô hình nhận diện khuôn mặt.

9p gaupanda041 11-07-2024 3 1   Download

Bài viết đề xuất mô hình học tích hợp nhiều mô hình học máy theo hai pha. Pha thứ nhất kết hợp tổ hợp các mô hình phân lớp k-Nearest Neighbor (KNN), Logistic Regression (LR) , Support Vector Machines (SVM) được tổ hợp dữ liệu mới. Pha thứ hai sử dụng một bộ phân lớp trên tổ hợp dữ liệu mới.

8p visystrom 22-11-2023 11 8   Download

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài "Cải tiến thuật toán SVM với SVM song song, ứng dụng vào phân lớp và dự báo số khách hàng sử dụng di động" nhằm tìm hiểu về hướng tiếp cận mới này trong lĩnh vực khai phá dữ liệu, cũng như khả năng ứng dụng vào thực tế, luận văn xin trình bày về phương pháp dự báo dữ liệu khách hàng rời mạng kết hợp giữa mô hình Logistic Regression (LR) và Support Vector Machine (SVM), cùng ứng dụng mô hình kết hợp này vào dự báo khách hàng rời mạng tại Viễn Thông Tây Ninh.

75p trankora03 05-08-2023 12 6   Download

Luận văn "Cải tiến thuật toán SVM với SVM song song, ứng dụng vào phân lớp và dự báo số khách hàng sử dụng di động" được hoàn thành với mục tiêu nhằm tìm hiểu và ứng dụng các mô hình dự báo dữ liệu khách hàng rời mạng, mô hình LR, thuật giải SVM và mô hình kết hợp LR và SVM.

31p trankora03 05-08-2023 13 5   Download

Bài viết Mô hình so sánh các văn bản tiếng Việt theo độ khó trình bày một phương pháp so sánh độ khó của các văn bản tiếng Việt với nhau bằng máy tính, sử dụng bộ phân lớp SVM. Bộ ngữ liệu được sử dụng là các tác phẩm văn học Việt Nam được đánh giá độ khó tương quan với nhau thông qua một số người đọc.

8p vispiderman 15-06-2023 12 2   Download

Luận văn "Áp dụng độ đo entropy cho bài toán tách đặc trưng của bọt khí trên video và đề xuất kết hợp SVM cho vấn đề tự động theo dõi sục khí tại trạm quan trắc môi trường" được hoàn thành với mục tiêu nhằm nghiên cứu về học máy cùng một số thuật toán học máy giúp huấn luyện và phân lớp dữ liệu ảnh mẫu nhằm đưa ra được mô hình học phân lớp tốt nhất có thể, giúp phát hiện nhận dạng đúng hiện tượng ảnh có bọt khí (trường hợp bể nuôi có sục khí) hay không bọt khí (trường hợp bể nuôi không được sục khí) chính xác nhất có thể.

63p matroinho2510 08-11-2022 39 4   Download

Bài viết Phương pháp lọc nâng cao hiệu quả dự đoán liên kết Residue đề xuất một giải pháp làm tăng chất lượng của kết quả dự đoán cặp residue liên kết. Tuy nhiên, phương pháp đề xuất chưa thể hiện sự hiệu quả rõ rệt trong mọi trường hợp nhưng đã mở thêm ra một số vấn đề tiếp theo cần phải nghiên cứu.

3p vipriyankagandhi 27-07-2022 8 3   Download

Bài báo đề xuất phương pháp nhận dạng thanh điệu tiếng Việt nói sử dụng mô hình K láng giềng gần nhất KNN (K-Nearest Neighbor) phân tích khác biệt tuyến tính LDA (Linear Discrimination Analysis), phân tích khác biệt toàn phương QDA (Quadratic Discrimination Analysis), bộ phân lớp hỗ trợ véc tơ SVC (support vector classifier) và máy hỗ trợ véc tơ SVM (Support Vector Machine). Theo các nhà ngôn ngữ học, thanh điệu tiếng Việt có đặc tính siêu đoạn, tồn tại trên cả âm tiết.

6p wangziyi_1307 26-04-2022 27 2   Download

Bài viết đề xuất sử dụng phương pháp Support Vector Machine – SVM kết hợp với mạng thần kinh chuyển đổi để phân loại cảm xúc trên khuôn mặt trên bộ dữ liệu FER và xây dựng 3 mô hình chiến lược để tiến hành các thí nghiệm. Việc xác định cảm xúc chính xác của khuôn mặt luôn khó khăn.

6p vimichaeldell 04-12-2021 36 2   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

Tra cứu thông tin là nhu cầu cần thiết của người học tại các cơ sở giáo dục nói chung và tại Trường Đại học Công nghiệp Thực phẩm TP.Hồ Chí Minh (HUFI) nói riêng. Vì vậy, trong bài báo này, một Ontology mô tả cho tập dữ liệu ảnh sinh viên HUFI được xây dựng bán tự động nhằm tra cứu thông tin qua hình ảnh. Để thực hiện vấn đề này, tập dữ liệu ảnh được tiền xử lý và trích xuất đặc trưng HOG (Histogram of Oriented Gradient) làm đầu vào cho việc huấn luyện bộ phân lớp SVM (Support Vector Machine) để từ đó phân lớp hình ảnh.

18p vivacation2711 23-10-2021 37 1   Download

Bài giảng Lập trình cho khoa học dữ liệu - Bài 11: Một số mô hình học máy cung cấp cho người học những kiến thức như: Phân cụm dữ liệu; Phân cụm mờ; Hồi quy tuyến tính; Phân lớp SVM. Mời các bạn cùng tham khảo!

59p conbongungoc09 05-08-2021 48 8   Download

Luận văn thực hiện mô hình hóa bài toán dưới dạng một bài toán phân lớp đa nhãn. Trong đó mỗi câu hỏi có thể thuộc một hoặc nhiều lĩnh vực khác nhau. Luận văn thực hiện phân loại câu hỏi sử dụng cách tiếp cận học máy giám sát, cụ thể là sử dụng một số mô hình truyền thống SVM và mô hình BERT[18, 6]. Kết quả thực nghiệm tốt nhất đạt được khi sử dụng mô hình BERT là 89,47% (độ đo F1).

74p petsematary 06-06-2021 34 6   Download

Luận văn thực hiện mô hình hóa bài toán dưới dạng một bài toán phân lớp đa nhãn. Trong đó mỗi câu hỏi có thể thuộc một hoặc nhiều lĩnh vực khác nhau. Luận văn thực hiện phân loại câu hỏi sử dụng cách tiếp cận học máy giám sát, cụ thể là sử dụng một số mô hình truyền thống SVM và mô hình BERT[18, 6]. Kết quả thực nghiệm tốt nhất đạt được khi sử dụng mô hình BERT là 89,47% (độ đo F1). Mơi các bạn tham khảo!

26p petsematary 06-06-2021 48 6   Download

Bài viết này đề xuất một giải pháp trong nhận dạng bệnh hại trên lúa thông qua ảnh chụp từ thiết bị di động. Ảnh đầu vào được tiền xử lý và rút trích đặc trưng SIFT sau đó được phân lớp bằng mô hình máy học SVM.

6p quenchua9 20-11-2020 26 2   Download

Bài viết nghiên cứu và chọn một phương pháp tiếp cận truyền thống theo phương pháp SVM để từ đó đề xuất mô hình nhằm giải quyết nhu cầu xử lý khối lượng dữ liệu lớn hiện nay. Mời các bạn cùng tham khảo bài viết để nắm chi tiết hơn nội dung.

7p quenchua9 20-11-2020 28 2   Download

Tạp chí Nghiên cứu Khoa học Đại học Sao Đỏ: Số 4(63)/2018 trình bày các nội dung chính sau: Ứng dụng xác xuất thống kê trong hỗ trợ phân loại bệnh ung thư máu, nghiên cứu và phát triển mô hình vật lý của pin mặt trời, phương pháp DEC-SVM phân lớp dữ liệu mất cân bằng, thiết kế bộ điều khiển thích nghi trượt bền vững sử dụng mạng nơron cho robot công nghiệp,... Mời các bạn cùng tham khảo để nắm nội dung chi tiết của tạp chí.

128p vishizuka2711 03-04-2020 61 3   Download

Sinh trưởng và phát triển của cây trồng nông nghiệp phụ thuộc rất nhiều yếu tố như giống, chế độ dinh dưỡng, điều kiện thời tiết…, trong đó yếu tố sâu bệnh tác động trực tiếp đến năng suất và có khả năng lây lan trên diện rộng. Đối với lúa, một loại cây trồng chủ lực của Việt Nam, đóng vai trò quan trọng trong an ninh lương thực và xuất khẩu, mặc dù quy trình chăm sóc - phòng trừ sâu bệnh được tuân thủ một cách nghiêm ngặt, nhưng vẫn không thể kiểm soát hoàn toàn các mầm mống của sâu bệnh.

5p quenchua1 09-11-2019 76 2   Download

Bài viết này đề xuất một giải pháp hiệu quả để nâng cao độ chính xác nhận dạng khuôn mặt từ một ảnh đầu vào bất kỳ hoặc trực tiếp từ camerra. Về cơ bản, việc cải thiện độ chính xác nhận dạng được tiến hành ở cả ba công đoạn chính của quy trình nhận dạng bao gồm phát hiện, trích chọn đặc trưng và phân lớp khuôn mặt.

9p viengland2711 23-07-2019 209 19   Download

Tác giả đã thực hiện việc nghiên cứu các thuật toán phân lớp một cách triệt để và tiến hành thực nghiệm hệ thống trên các dữ liệu đã thu thập được. Hệ thống dựa vào các thông tin và số liệu phân tích được sử dụng các mô hình phân lớp như SVM, Decision Tree, Bayer và Neural Network, sau đó trả về cho người dùng kết quả mật độ giao thông tại một vị trí xác định trong một khoảng thời gian xác định. Mời các bạn cùng tìm hiểu về tính năng ứng dụng mô hình phân lớp để dự đoán mật độ giao thông.

24p hanh_tv26 03-04-2019 64 4   Download