توضیحات:
پروژه Shifted Delta Coefficients (SDC) Computation from Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) پروژه Shifted Delta Coefficients (SDC) Computation from Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) ماشین بردار پشتیبانی (Support vector machines - SVMs) یکی از روش‌های یادگیری بانظارت[۱] است که از آن برای طبقه‌بندی[۲] و رگرسیون[۳] استفاده می‌کنند. این روش از جملهٔ روش‌های نسبتاً جدیدی است که در سال‌های اخیر کارایی خوبی نسبت به روش‌های قدیمی‌تر برای طبقه‌بندی از جمله شبکه‌های عصبی پرسپترون نشان داده است. مبنای کاری دسته‌بندی کنندۀ SVM دسته‌بندی خطی داده‌ها است و در تقسیم خطی داده‌ها سعی می‌کنیم خطی را انتخاب کنیم که حاشیه اطمینان بیشتری داشته باشد. حل معادله پیدا کردن خط بهینه برای داده‌ها به وسیله روش‌های QP که روش‌های شناخته شده‌ای در حل مسائل محدودیت‌دار هستند صورت می‌گیرد. قبل از تقسیمِ خطی برای اینکه ماشین بتواند داده‌های با پیچیدگی بالا را دسته‌بندی کند داده‌ها را به وسیلهٔ تابعِ phi به فضای با ابعاد خیلی بالاتر[۴] می‌بریم. برای اینکه بتوانیم مسئله ابعاد خیلی بال ... دریافت فایل
کلمات کلیدی:

سایر فایل های مشابه

دانلود پروژه Sparse representations classifier
دانلود پروژه Sparse representations classifier دانلود پروژه Sparse representations classifier در متلب   مزایا و معایب SVM آموزش نسبتاً ساده است برخلاف شبکه های عصبی در ماکزیمم های محلی گیر نمی‌افتد. برای داده های با ابعاد بالا تقریباً خوب جواب می دهد. مصالحه بین پیچیدگی دسته بندی کننده و میزان خطا به طور واضح کنترل می شود. به یک تابع کرنل خوب و انتخاب پارامتر C نیاز دارد. ماشین بردار پشتیبان خطی   H3 (green) doesn't separate the two classes. H1 (blue) does, with a small margin and H2 (red) with the maximum margin.   Maximum-margin hyperplane and margins for an SVM trained with samples from two classes. Samples on the margin are called the support vectors. ما مجوعه داده های آزمایش D {\displaystyle {\mathcal {D}}} شامل n عضو(نقطه)را در اختیار داریم که به صورت زیر تعریف می شود: D = { ( x i , y i ) ∣ x i ∈ R p , y i ∈ { − 1 , 1 } } i = 1 n {\displaystyle {\mathcal {D}}=\left\{(\mathbf {x} _{i},y_{i})\mid \mathbf {x} _{i}\in \mathbb {R} ^{p},\,y_{i}\in \{-1,1\}\right\}_{i=1}^{n}} جایی ک ... دریافت فایل

دانلود حل تمرین کتاب دینامیک خاک داس
دانلود حل تمرین کتاب دینامیک خاک داس دانلود حل تمرین کتاب دینامیک خاک داس   کتاب حل المسائل دینامیک خاک داس به صورت تشریحی به حل سوالات زوج فصل های زیر پرداخته است که به دو صورت تایپ شده تا تمرین های فصل 8 و تمرین های فصل 10 و 12 دست نویس می باشد.   تعداد صفحات : 50 زبان : فارسی و لاتین فرمت : PDF     دانلود در ادامه ...     ... دریافت فایل

دانلود پروژه ماشین بردارBinarry classifier based on Self-advising support vectore machine
دانلود پروژه ماشین بردارBinarry classifier based on Self-advising support vectore machine دانلود پروژه ماشین بردار Binarry classifier based onSelf-advising support vectore machine   کاربردهای SVMالگوریتم SVM، جز الگوریتم های تشخیص الگو دسته بندی می شود.از الگوریتم SVM، در هر جایی که نیاز به تشخیص الگو یا دسته بندی اشیا در کلاس های خاص باشد می توان استفاده کرد.در ادامه به کاربرد های این الگوریتم به صورت موردی اشاره می شود: سیستم آنالیز ریسک، کنترل هواپیما بدون خلبان، ردیابی انحراف هواپیما، شبیه سازی مسیر، سیستم راهنمایی اتوماتیک اتومبیل، سیستمهای بازرسی کیفیت، آنالیز کیفیت جوشکاری، پیش بینی کیفیت، آنالیز کیفیت کامپیوتر، آنالیز عملیاتهای آسیاب، آنالیز طراحی محصول شیمیایی، آنالیز نگهداری ماشین، پیشنهاد پروژه، مدیریت و برنامه ریزی، کنترل سیستم فرایند شیمیایی و دینامیکی، طراحی اعضای مصنوعی، بهینه سازی زمان پیوند اعضا، کاهش هزینه بیمارستان، بهبود کیفیت بیمارستان، آزمایش اتاق اورژانس، اکتشاف روغن و گاز، کنترل مسیر در دستگاههای خودکار، ربات، جراثقال، سیستمهای بصری، تشخیص صدا، اختصار سخن، کلاسه بندی صوتی، آنالیز بازار، سیستمهای مشاوره ای محاسبه هزینه موجودی، اختصار اطلاعات و تص ... دریافت فایل

دانلود پروژه ماشین های بردار پشتیبان support vector در متلب
دانلود پروژه ماشین های بردار پشتیبان support vector در متلب دانلود پروژه ماشین های بردار پشتیبان support vector در متلب   Pegasos - Primal Estimated sub-Gradient SOlver for SVM   اشین بردار پشتیبانی (Support vector machines - SVMs) یکی از روش‌های یادگیری بانظارت[۱] است که از آن برای طبقه‌بندی[۲] و رگرسیون[۳] استفاده می‌کنند. این روش از جملهٔ روش‌های نسبتاً جدیدی است که در سال‌های اخیر کارایی خوبی نسبت به روش‌های قدیمی‌تر برای طبقه‌بندی از جمله شبکه‌های عصبی پرسپترون نشان داده است. مبنای کاری دسته‌بندی کنندۀ SVM دسته‌بندی خطی داده‌ها است و در تقسیم خطی داده‌ها سعی می‌کنیم خطی را انتخاب کنیم که حاشیه اطمینان بیشتری داشته باشد. حل معادله پیدا کردن خط بهینه برای داده‌ها به وسیله روش‌های QP که روش‌های شناخته شده‌ای در حل مسائل محدودیت‌دار هستند صورت می‌گیرد. قبل از تقسیمِ خطی برای اینکه ماشین بتواند داده‌های با پیچیدگی بالا را دسته‌بندی کند داده‌ها را به وسیلهٔ تابعِ phi به فضای با ابعاد خیلی بالاتر[۴] می‌بریم. برای اینکه ... دریافت فایل
گزارش کارآموزی روند طراحی نقشه های ساختمانی شرکت مشاوره ارکان توسعه
گزارش کارآموزی شركت توزیع نیروی برق استان گلستان
"پرسشنامه تعارض کار-خانواده (نت مه یر،1996)"
گزارش کارآموزی شرکت گاز رسانی طلوع
گزارش کارآموزی شرکت صنعتی و ماشین آلات معدنی آستو قزوین
گزارش كارآموزی سیستم الكتریكی خودرو در نمایندگی سایپا كد 1543
گزارش کارآموزی شرکت صنا الکترونیک
دانلود پاورپوینت تست های غیر مخرب در جوشکاری صنعتی
گزارش کارآموزی قزل آلای رنگین کمان
گزارش کارآموزی كارخانه نوشابه‌ سازی زمزم گرگان
"گزارش کارآموزی کامپیوتر،شعبه تامین اجتماعی میانه"
گزارش کارآموزی مجتمع پتروشیمی خراسان
گزارش کارآموزی برق قدرت(پست توزیع خصوصی)
مکاترونیک و رباتیک
دانلود پاورپوینت سنگزنی و ماشین های سنگزنی
طراحی چرخدنده مخروطی از صفر تاصد
تحقیق ارتقای فرایند آموزش و توانمند سازی كاركنان در بیمارستان به روش FOCUS- PDCA
دانلود پرسشنامه مدیریت تعارض رابینز
دانلود پاورپوینت کنترل اتوماتیک