Support vector machine

Bài thuyết trình: Thuật toán máy hỗ trợ vector (support vector machine-SVM) có kết cấu gồm 3 chương. Chương I - Phát biểu bài toán, trình bày tóm tắt về phân lớp dữ liệu, tại sao lại sử dụng thuật toán SVM để phân lớp dữ liệu? Chương II - Thuật toán máy hỗ trợ vector(SVM) trình bày định nghĩa, mục đích, mô hình giải thuật, các câu hỏi, giải quyết, transductive support vector machine(TSVM). Chương III - Ứng dụng của SVM.

37p votinhdon91 26-08-2014 313 105   Download

Chapter 8: Support Vector Machines includes about Introduction, Support vector machine for binary classification, Multi-class classifiction, Learning with soft margin, SVM Tools, Applications of SVMs.

45p cocacola_10 08-12-2015 15 6   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 23 5   Download

Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu kỹ thuật Support Vector Machine và ứng dụng nhận dạng biển báo giao thông với mục tiêu nghiên cứu kỹ thuật nhận dạng Support Vector Machine và ứng dụng thành công kỹ thuật SVM vào việc nhận dạng biển báo giao thông.

26p codon_05 04-12-2015 31 4   Download

This paper introduces a new algorithm to parse discourse within the framework of Rhetorical Structure Theory (RST). Our method is based on recent advances in the field of statistical machine learning (multivariate capabilities of Support Vector Machines) and a rich feature space. RST offers a formal framework for hierarchical text organization with strong applications in discourse analysis and text generation.

9p hongphan_1 14-04-2013 15 2   Download

Reading proficiency is a fundamental component of language competency. However, finding topical texts at an appropriate reading level for foreign and second language learners is a challenge for teachers. This task can be addressed with natural language processing technology to assess reading level. Existing measures of reading level are not well suited to this task, but previous work and our own pilot experiments have shown the benefit of using statistical language models.

8p bunbo_1 17-04-2013 28 2   Download

We explore how active learning with Support Vector Machines works well for a non-trivial task in natural language processing. We use Japanese word segmentation as a test case. In particular, we discuss how the size of a pool affects the learning curve. It is found that in the early stage of training with a larger pool, more labeled examples are required to achieve a given level of accuracy than those with a smaller pool. In addition, we propose a novel technique to use a large number of unlabeled examples effectively by adding them gradually to a pool. ...

8p bunmoc_1 20-04-2013 19 2   Download

This paper presents the use of Support Vector Machines (SVM) to detect relevant information to be included in a queryfocused summary. Several SVMs are trained using information from pyramids of summary content units. Their performance is compared with the best performing systems in DUC-2005, using both ROUGE and autoPan, an automatic scoring method for pyramid evaluation.

4p hongvang_1 16-04-2013 29 1   Download

This paper describes an algorithm to automatically generate a list of cognates in a target language by means of Support Vector Machines. While Levenshtein distance was used to align the training file, no knowledge repository other than an initial list of cognates used for training purposes was input into the algorithm. Evaluation was set up in a cognate production scenario which mimed a reallife situation where no word lists were available in the target language, delivering the ideal environment to test the feasibility of a more ambitious project that will involve language portability. ...

6p hongvang_1 16-04-2013 26 1   Download

(BQ) Electrical discharge machining (EDM) is inherently a stochastic process. Predicting the output of such a process with reasonable accuracy is rather difficult.

19p xuanphuongdhts 27-03-2017 4 1   Download

Trong thời đại công nghệ thông tin hiện nay, sự phát triển của công nghệ kéo theo sự gia tăng rất lớn của lưu lượng thông tin lưu trữ và trao đổi. Do đó, yêu cầu về tổ chức lưu trữ và truy cập thông tin sao cho hiệu quả được đặt lên hàng đầu. Hướng giải quyết được đưa ra là tổ chức, tìm kiếm và phân loại thông tin một cách hiệu quả.

18p thompilu 03-05-2017 18 13   Download

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Research Article Incremental Support Vector Machine Framework for Visual Sensor Networks

15p dauphong20 10-03-2012 23 6   Download

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Research Article Single-Trial Classification of Bistable Perception by Integrating Empirical Mode Decomposition, Clustering, and Support Vector Machine

8p dauphong16 20-02-2012 15 4   Download

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Object Recognition System-on-Chip Using the Support Vector Machines

12p dauphong20 11-03-2012 27 4   Download

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Text localization using standard deviation analysis of structure elements and support vector machines

12p dauphong12 07-02-2012 22 3   Download

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Research Article Sparse Deconvolution Using Support Vector Machines

13p dauphong16 20-02-2012 22 3   Download

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Research Article Bird Species Recognition Using Support Vector Machines

8p dauphong19 07-03-2012 18 2   Download

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: The Optimal Design of Weighted Order Statistics Filters by Using Support Vector Machines

13p sting11 09-03-2012 17 2   Download

Graph-based dependency parsing can be sped up significantly if implausible arcs are eliminated from the search-space before parsing begins. State-of-the-art methods for arc filtering use separate classifiers to make pointwise decisions about the tree; they label tokens with roles such as root, leaf, or attaches-tothe-left, and then filter arcs accordingly. Because these classifiers overlap substantially in their filtering consequences, we propose to train them jointly, so that each classifier can focus on the gaps of the others. ...

6p hongdo_1 12-04-2013 24 2   Download

Bài báo này nghiên cứu việc ứng dụng kĩ thuật thị giác máy tính vào bài toán phân lớp lá cây thông qua ảnh chụp sử dụng phương pháp phân lớp SVM (Support Vector Machine) hướng tới xây dựng ứng dụng nhận dạng loài cây dựa vào ảnh chụp của lá hoặc phát hiện bệnh cây dựa vào các biểu hiện trên lá cây.

8p uocvong07 14-10-2015 24 10   Download