发表服务
在实际分类时，核函数参数对于分类的性能影响重大。现有的核参数选择方法均有适用范围和局限性，业界尚未出现统一的选择方法。HuangCL等【341提出浙江大学硕士学位论文SvM核参数优化研究与应用了将遗传算法应用SVM核参数的选择中。
论文主要研究目标为：多核学习方法与不同形式的支持向量机算法相结合，通过应用于肺结节识别，验证支持向量机中多核学习方法的有效性。.具体内容如下：1.探索了一种基于混合核函数的支持向量机学习方法，用以进行肺结节的良恶性判断。.通过五折交叉...
关于SVM一篇比较全介绍的博文.动笔写这个支持向量机(supportvectormachine)是费了不少劲和困难的，原因很简单，一者这个东西本身就并不好懂，要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力，二者这个东西也不好讲清楚，尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末...
SVM在主干网络入侵检测中的研究与分析(1)江苏大学硕士学位论文摘要入侵检测技术是网络安全领域中不可或缺的一项重要技术。.在主干网络中，入侵检测对所有的数据包逐一进行分析是不切实际的，必然导致检测的滞后，难以达到实时性的要求。.目前理想...
基于SVM算法的分类器设计论文.docx,基于SVM算法的分类器设计摇光（————————————）摘要：本篇论文介绍了SVM分类器的设计原理，基本思想，对于线性可分和线性不可分有具体的实验步骤和设计的原理基础，以及该分类器在现实中...
3.1数据集INRIADATA.来自HOG+SVM的论文，论文中使用的图片是归一化之后的。.用normalized_images目录下的图片做训练，或者用original_images目录下的图片+annotations获取行人区域做训练；测试则都在original_images/test/pos上测试。.…
通过查看SVM的相关文章，自2016年以来原始SVM论文被引用超过5000次。当然，其中一些引用只是使用SVM作为baseline来证明新算法比SVM更好，但如果仔细查看列表，就会发现在各个领域，包括医学、基因组学神、经科学、植物学等，都有SVM的扩展或使用，所以SVM仍然相当受欢迎，至少在未来几年内将继续...
数学话题下的优秀答主.472人赞同了该回答.当处理文本分类问题时，你需要不断提炼自己的数据集，甚至会尝试使用朴素贝叶斯。.在对数据集满意后，如何更进一步呢？.是时候了解支持向量机（SVM）了：一种快速可靠的分类算法，可以在数据量有限的情况下...
1.对于机器学习，一般来说，样本数量越大训练出来的分类器分类正确率越高。可是支持向量机对于大样本分类效率下降，占用内存高。这会不会影响到支持向量机对样本数量多时的准确率？相同实验环境下，会不会产生200个样本训练出来的SVM要优于600个样本训练出来的SVM这种情况，还是一定…
粒子群和人工蜂群的混合优化算法优化SVM参数及应用.刘俊芳.【摘要】：由于粒子群算法自身存在局限性，需要借鉴其他算法的特性来弥补。.因此，粒子群算法和其他群智能优化算法的混为目前算法改进的研究热点之一。.人工蜂群算法是一种新型的群...
在实际分类时，核函数参数对于分类的性能影响重大。现有的核参数选择方法均有适用范围和局限性，业界尚未出现统一的选择方法。HuangCL等【341提出浙江大学硕士学位论文SvM核参数优化研究与应用了将遗传算法应用SVM核参数的选择中。
论文主要研究目标为：多核学习方法与不同形式的支持向量机算法相结合，通过应用于肺结节识别，验证支持向量机中多核学习方法的有效性。.具体内容如下：1.探索了一种基于混合核函数的支持向量机学习方法，用以进行肺结节的良恶性判断。.通过五折交叉...
关于SVM一篇比较全介绍的博文.动笔写这个支持向量机(supportvectormachine)是费了不少劲和困难的，原因很简单，一者这个东西本身就并不好懂，要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力，二者这个东西也不好讲清楚，尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末...
SVM在主干网络入侵检测中的研究与分析(1)江苏大学硕士学位论文摘要入侵检测技术是网络安全领域中不可或缺的一项重要技术。.在主干网络中，入侵检测对所有的数据包逐一进行分析是不切实际的，必然导致检测的滞后，难以达到实时性的要求。.目前理想...
基于SVM算法的分类器设计论文.docx,基于SVM算法的分类器设计摇光（————————————）摘要：本篇论文介绍了SVM分类器的设计原理，基本思想，对于线性可分和线性不可分有具体的实验步骤和设计的原理基础，以及该分类器在现实中...
3.1数据集INRIADATA.来自HOG+SVM的论文，论文中使用的图片是归一化之后的。.用normalized_images目录下的图片做训练，或者用original_images目录下的图片+annotations获取行人区域做训练；测试则都在original_images/test/pos上测试。.…
通过查看SVM的相关文章，自2016年以来原始SVM论文被引用超过5000次。当然，其中一些引用只是使用SVM作为baseline来证明新算法比SVM更好，但如果仔细查看列表，就会发现在各个领域，包括医学、基因组学神、经科学、植物学等，都有SVM的扩展或使用，所以SVM仍然相当受欢迎，至少在未来几年内将继续...
数学话题下的优秀答主.472人赞同了该回答.当处理文本分类问题时，你需要不断提炼自己的数据集，甚至会尝试使用朴素贝叶斯。.在对数据集满意后，如何更进一步呢？.是时候了解支持向量机（SVM）了：一种快速可靠的分类算法，可以在数据量有限的情况下...
1.对于机器学习，一般来说，样本数量越大训练出来的分类器分类正确率越高。可是支持向量机对于大样本分类效率下降，占用内存高。这会不会影响到支持向量机对样本数量多时的准确率？相同实验环境下，会不会产生200个样本训练出来的SVM要优于600个样本训练出来的SVM这种情况，还是一定…
粒子群和人工蜂群的混合优化算法优化SVM参数及应用.刘俊芳.【摘要】：由于粒子群算法自身存在局限性，需要借鉴其他算法的特性来弥补。.因此，粒子群算法和其他群智能优化算法的混为目前算法改进的研究热点之一。.人工蜂群算法是一种新型的群...
发表服务