Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Cơ sở dữ liệu
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Support vector machine - Trịnh Tấn Đạt
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Support vector machine - Trịnh Tấn Đạt
Nhất Tiến
16
77
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
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! | Trịnh Tấn Đạt Khoa CNTT Đại Học Sài Gòn Email trinhtandat@sgu.edu.vn Website https sites.google.com site ttdat88 Contents Introduction Review of Linear Algebra Classifiers amp Classifier Margin Linear SVMs Optimization Problem Hard Vs Soft Margin Classification Non-linear SVMs Introduction Competitive with other classification methods Relatively easy to learn Kernel methods give an opportunity to extend the idea to Regression Density estimation Kernel PCA Etc. 3 Advantages of SVMs - 1 A principled approach to classification regression and novelty detection Good generalization capabilities Hypothesis has an explicit dependence on data via support vectors hence can readily interpret model 4 Advantages of SVMs - 2 Learning involves optimization of a convex function no local minima as in neural nets Only a few parameters are required to tune the learning machine unlike lots of weights and learning parameters hidden layers hidden units etc as in neural nets 5 Prerequsites Vectors matrices dot products Equation of a straight line in vector notation Familiarity with Perceptron is useful Mathematical programming will be useful Vector spaces will be an added benefit The more comfortable you are with Linear Algebra the easier this material will be 6 What is a Vector Think of a vector as a directed line segment in N-dimensions has length and a direction v b Basic idea convert geometry in higher dimensions into algebra c Once you define a nice basis along each dimension x- y- z-axis y Vector becomes a 1 x N matrix v a b c T v Geometry starts to become linear algebra on vectors like v x 7 Vector Addition A B v w x1 x 2 y1 y 2 x1 y1 x 2 y 2 A B A A B C use the head-to-tail method to B combine vectors C B A 8 Scalar Product av a v a x1 x 2 ax1 ax 2 av v Change only the length scaling but keep direction fixed. Sneak peek matrix operation Av can change length direction and also dimensionality 9 Vectors Magnitude Length and Phase direction v x x x T 1 2 n n v x2 Magnitude or 2-norm
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining) - Chương 1: Tổng quan về khai phá dữ liệu
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Chương 7 - ĐH Bách khoa TP.HCM
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Chương 8 - ĐH Bách khoa TP.HCM
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Chương 1 - Lê Tiến
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining) - Chương 3: Khai phá luật kết hợp
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining) - Chương 2: Các vấn đề tiền xử lý dữ liệu
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Chương 6 - ĐH Bách khoa TP.HCM
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Chương 3 - Lê Tiến
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Chương 0: Giới thiệu môn học
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Chương 0 - Lê Tiến
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.