توضیحات:
دانلود پروژه Spatial-Spectral Schroedinger Eigenmaps دانلود پروژه Spatial-Spectral Schroedinger Eigenmaps     ماشین بردار پشتیبان چند کلاسی SVM اساساً یک جداکننده دودویی است. در بخش قبلی پایه های تئوری ماشین های بردار پشتیبان برای دسته بندی دو کلاس تشریح شد. یک تشخیص الگوی چند کلاسی می تواند به وسیله ی ترکیب ماشین های بردار پشیبان دو کلاسی حاصل شود. به طور معمول دو دید برای این هدف وجود دارد. یکی از آنها استراتژی "یک در مقابل همه " برای دسته بندی هر جفت کلاس و کلاس های باقی‌مانده است. دیگر استراتژی "یک در مقابل یک" برای دسته بندی هر جفت است. در شرایطی که دسته بندی اول به دسته بندی مبهم منجر می شود.برای مسائل چند کلاسی٬رهیافت کلی کاهش مسئله ی چند کلاسی به چندین مسئله دودویی است. هریک از مسائل با یک جداکننده دودویی حل می شود. سپس خروجی جداکننده های دودویی SVM با هم ترکیب شده و به این ترتیب مسئله چند کلاس حل می شود. ماشین های بردار پشتیبان غیرخطی   Kernel Machine (Method) ابرصفحه جداکننده بهینه اولین بار توسط Vapnik در سال ۱۹۶۳ ارائه شد که یک دسته کننده خطی بود. در سال ۱۹۹۲ ،Bernhard Boser ، Isabelle GuyonوVapnik راه ... دریافت فایل
کلمات کلیدی:

سایر فایل های مشابه

پروژه Shifted Delta Coefficients (SDC) Computation from Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC)
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

دانلود 2500 تمرین حل شده در مکانیک سیالات و هیدرولیک
دانلود 2500 تمرین حل شده در مکانیک سیالات و هیدرولیک دانلود 2500 تمرین حل شده در مکانیک سیالات و هیدرولیک   مورد استفاده ی دانشجویان رشته ی عمران تعداد صفحات : 807 زبان: لاتین فرمت : PDF         دانلود در ادامه ...   ... دریافت فایل

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 ترجمه کتاب read this 1