Bài giảng Học máy thống kê: Support Vector Machine (Máy vectơ hỗ trợ) giới thiệu cơ sở lý thuyết của SVM, phân biệt giữa biên mềm và biên cứng, đồng thời khám phá ứng dụng SVM trong hồi quy và kỹ thuật Kernel SVM. Bạn sẽ hiểu cách SVM tạo ra siêu phẳng tối ưu để phân tách dữ liệu. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

Trên cơ sở xu hướng nghiên cứu về đánh giá nguy cơ SLĐ ở trên thế giới cũng như hạn chế của các nghiên cứu áp dụng tại khu vực vùng núi tỉnh Quảng Ngãi, nghiên cứu này sử dụng các mô hình học máy từ đơn giản đến phức tạp như LR, DT, SVM, Random Forest, XGBoost để dự đoán nguy cơ SLĐ. Mô hình có khả năng dự đoán tốt nhất được lựa chọn để xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ SLĐ. Hiệu quả của bản đồ này sẽ được đánh giá bằng chỉ số mật độ SLĐ và kết quả kiểm chứng thực tế.

Nghiên cứu này tập trung vào việc áp dụng các mô hình phân loại sử dụng Support Vector Machine (SVM) và mạng nơ-ron nhân tạo (NN) để tiến hành bước thứ hai này. Dữ liệu hình ảnh chứa ô tròn sẽ được trích xuất đặc trưng rồi được đưa qua các mô hình phân loại để quyết định xem ô tròn trong đó có được tô hay không.

Bài giảng "Máy học nâng cao: Support vector machine" cung cấp cho người đọc các nội dung: Introduction, review of linear algebra, classifiers and classifier margin, linear SVMs - Optimization problem, hard Vs soft margin classification, non-linear SVMs. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Support vector machine, chương này trình bày những nội dung về: ôn tập Đại số tuyến tính; bộ phân loại và biên độ phân loại; SVM tuyến tính - bài toán tối ưu hóa; phân loại ký quỹ cứng và mềm; SVM phi tuyến tính;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

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!

Bài giảng Học máy - Các phương pháp học có giám sát: Máy vectơ hỗ trợ cung cấp cho người học các kiến thức: Giới thiệu về máy vectơ hỗ trợ, mặt siêu phẳng phân tách, mặt siêu phẳng có lề cực đại, dữ liệu phân tách được tuyền tính, tính toán mức lề, cực đại hóa mức lề, bài toán tối ưu,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

In this paper we present an approach to estimate the age of paddy in drone images using the Support Vector Machines - SVM and Histogram method.

The purpose of this research is to develop an early warning system model that can anticipate the occurrence of delisting of Islamic stocks (ISSI) using Support Vector Machines (SVM).

In this paper, a method for severity fault diagnosis of ball bearings is presented. The method is based on wavelet packet transform (WPT), statistical parameters, principal component analysis (PCA) and support vector machine (SVM). The key to bearing faults diagnosis is features extraction.

Bài giảng "Máy học nâng cao: Support vector machine" cung cấp cho người học các kiến thức: Introduction, review of linear algebra, classifiers & classifier margin, linear svms - optimization problem, hard vs soft margin classification, non linear svms. Mời các bạn cùng tham khảo.

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

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.

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.

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