1)HSMC-SVM超球体多类支持向量机
1.By extending the hypersphere one-class SVM(HSOC-SVM) to a hypersphere multiclass SVM(HSMC-SVM), we build a fast training classifier HSOC-SVM.目前的多类分类器大多是经二分类器组合而成的,存在训练速度较慢的问题,在分类类别多的时候,会遇到很大困难,超球体多类支持向量机将超球体单类支持向量机扩展到多类问题,由于每类样本只参与一个超球体支持向量机的训练,因此,这是一种直接多类分类器,训练效率明显提高。
英文短句/例句
1.Hyper Sphere Multi-Class SVM and Its Applications on Detecting DDoS Attacks;超球体多类支持向量机及其在DDoS攻击检测中的应用
2.Study on Multi-class Classification Method Based on Semi-fuzzy Hypersphere Support Vector Machine;半模糊超球支持向量机多类分类方法研究
3.Novel one-vs-rest classifier based on SVM and multi-spheres基于支持向量机和多球体的一对多分类器
4.Hypertext classification based on weighted hyper-sphere support vector machine algorithm基于加权超球支持向量机算法的超文本分类研究
5.Study on Text Classification Based on Multi-class Support Vector Machines;基于多类支持向量机的文本分类研究
6.Improved Multiclass Classification Methods for Support Vector Machine一种改进的支持向量机多类分类方法
7.A Model of Multiclass Pattern Recognition Based on Support Vector Machine;基于支持向量机的多类模式识别模型
8.Polynomial smooth semi-supervised support vector classifier多项式光滑的半监督支持向量分类机
9.A Sparse Tikhonov Regularized Multi-Class Support Vector Machine稀疏Tikhonov正则化多分类支持向量机
10.Research on flatness recognition based on M-SVMs基于多类支持向量机的板形识别方法
11.An Improved Support Vector Machine Based on Binary Tree一种新的二叉树多类支持向量机算法
12.Research on Machine Fault Pattern Classification Based on Support Vector Machine基于支持向量机的机械故障多类分类研究
13.Multiclassification Method Research Based on Fuzzy Support Vector Machines;基于模糊支持向量机的多类分类方法研究
14.Study on Classification Methods of Multi-class Mental Tasks Based on Support Vector Machine;基于支持向量机的多类意识任务分类方法研究
15.On the Multi-class Audio Classification Based on the Support Vector Machines;基于支持向量机的多类分类问题的研究
16.The Study and Application of Support Vector Machine Multiclass Classification;支持向量机多类分类算法的研究及应用
17.The Analysis and Design for the Algorithms of Multiclass Classification Based on SVM;支持向量机多类分类算法的分析与设计
18.Multi-class Classification Algorithm Research Based on Fuzzy Support Vector Machines;基于模糊支持向量机的多类分类算法研究
相关短句/例句
Hyper sphere multi-class svm超球体多类支持向量机(HSMC-SVM)
3)Hypersphere One-class Support Vector Machines一类超球面支持向量机
1.Aim at limited samples learning and hard sampling of foreign body because of its complexity and variety, Hypersphere One-class Support Vector Machines was pres深入研究了支持向量机原理,针对物料样本有限和异物样本复杂多样难以采集的现象,提出了一类超球面支持向量机异物识别算法;提出了D-QDPSO优化算法,进行OC-SCM的求解,减小了误识率。
4)LSHS-MCSVM最小二乘超球多类支持向量机
1.As a result,a kind of new multi-class classifiers,Least Square Hyper-Sphere Multi-Class SVM(LSHS-MCSVM),was proposed.超球体多类支持向量机(HSMC-SVM)是一种直接型多类分类器,具有训练速度快,检测效率高的优点,但由于HSMC-SVM使用一阶范数软间隔作为目标函数的惩罚项,使得其训练精度受到一定影响,为了提高HSMC-SVM训练精度,将最小二乘法引入到HSMC-SVM中,提出了最小二乘超球多类支持向量机(LSHS-MCSVM)的概念,并且分析了它的训练算法和判决规则,从而形成了完整的LSHS-MCSVM分类理论。
5)Hyper-sphere one-class SVM超球体One-class支持向量机
6)hyper-sphere support vector machine超球支持向量机
1.Hypertext classification based on weighted hyper-sphere support vector machine algorithm基于加权超球支持向量机算法的超文本分类研究
延伸阅读
支持向量机方法支持向量机(SVM)是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法,通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力,实现经验风险和置信范围的最小化,从而达到在统计样本量较少的情况下,亦能获得良好统计规律的目的。支持向量机算法是一个凸二次优化问题,能够保证找到的极值解就是全局最优解,是神经网络领域域取得的一项重大突破。与神经网络相比,它的优点是训练算法中不存在局部极小值问题,可以自动设计模型复杂度(例如隐层节点数),不存在维数灾难问题,泛化能力强。