توضیحات:
دانلود پروژه Speaker Recognition Using Adapted Gaussian Mixture Model دانلود پروژه  Speaker Recognition Using Adapted Gaussian Mixture Model   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 بالا را با استفاده ... دریافت فایل
کلمات کلیدی:

سایر فایل های مشابه

دانلود پروژه Randomly Partitioning Date into Training, Validation and Testing Data
دانلود پروژه Randomly Partitioning Date into Training, Validation and Testing Data دانلود پروژه Randomly Partitioning Date into Training, Validation and Testing Data   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 بالا را با ا ... دریافت فایل

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