Tìm thấy 10+ kết quả cho từ khóa "Thuật toán phân loại"
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
ĐÁNH GIÁ HIỆU SUẤT CÁC THUẬT TOÁN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG PHÂN LOẠI. RÁC THẢI. 1 Tóm tắt: Phân loại rác thải là một bài toán lớn trong thị giác máy tính và hiện nay có nhiều hướng tiếp cận đưa ra giải pháp, trong đó hướng sử dụng trí tuệ nhân tạo đạt mức độ hiệu quả chính xác đáng kể. Trong bài báo này, các thuật toán phân loại trong học máy như cây quyết định, thuật toán rừng ngẫu nhiên, SVM, PCA và mô hình học sâu tiêu biểu VGG16 được nghiên cứu đánh giá so sánh hiệu quả trong việc phân loại.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Ngoài ra, các tín hiệu EEG là tín hiệu liên tục theo thời gian 16 , chính vì thế các phân đoạn tại một thời điểm nhất định cũng sẽ có ảnh hưởng tới các phân đoạn trước hoặc sau nó. Và việc sử dụng các thuật toán chỉ có khả năng phân loại tín hiệu ở những thời điểm nhất định như các nghiên cứu trước sẽ khó khăn khi các tín hiệu biến thiên liên tục. Các thuật toán phân loại như vậy có thể bỏ sót một số thông tin của tín hiệu..
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Nhận thấy, phương pháp phân loại SVM phân loại với độ chính xác tốt và ổn định hơn các phương pháp khác khi số lượng mẫu thực tế thay đổi. Ngoài ra, sử dụng phương pháp SVM ranh giới giữa các lớp phủ cũng được thể hiện rõ ràng hơn. Từ khóa: Phân loại ảnh, phân loại bề mặt lớp phủ, Support Vector Machine, thuật toán phân loại có giám sát, thuật toán SVM, ứng dụng của thuật toán SVM.
ctujsvn.ctu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Xác suất sai lầm trong phân loại Bayes được gọi là sai số Bayes và được xác định bởi công thức:. 2.2 Thuật toán phân loại bệnh 2.2.1 Bài toán. w k với những phương pháp hoặc phác đồ điều trị khác nhau. Trên mỗi loại bệnh w i , chúng ta có N i phần tử (n 1 + n 2. 2.2.2 Thuật toán. Trong áp dụng của nghiên cứu này, mức ý nghĩa 5%. Ước lượng hàm mật độ xác suất cho mỗi w i. Tìm xác suất tiên nghiệm cho các tổng thể.. Tiến hành phân loại theo (1).
ctujsvn.ctu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Đối tượng ảnh được tạo ra trong một mạng lưới cấp bậc và có sự liên kết hợp lý, do đó trong quá trình phân loại nghiên cứu đã sử dụng thuật toán Nearest Neighbor để phân loại các lớp hình ảnh. (2015) đã lựa chọn thuật toán Multiresolution để phân đoạn ảnh LiDar dựa vào phần mềm eCognition, sau đó sử dụng ba thuật toán phân loại Nearest Neighbor, Feature Space Optimization và Support Vector Machine để tìm ra được thuật toán phân loại tối ưu nhất.
000000295237.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Đặc biệt các khảo sátnhằm khẳng định vai trò của thuật toán phân loại Bayes trong cácthuật toán phân loại cực tiểu hóa tổn thất trung bình hay các thuậttoán phân loại cực tiểu hóa khoảng cách cũng sẽ được trình bày.Tàiliệu tham khảo chính cho chương này là [3. Chương 3 sẽ tập trung vào phân loại tuyến tính. Trong một sốtrường hợp, các lớp của chúng ta là phân biệt tuyến tính nghĩa làgiữa chúng tồn tại các hàm phân biệt tuyến tính.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Trong khuôn khổ luận văn tập trung vào các kỹ thuật xử lý dữ liệu lớn và các thuật toán phân lớp dữ liệu bao gồm: Phân loại tuyến tính, Hồi quy logistic, Phân loại Naïve Bayes, Rừng ngẫu nhiên (RF). Ứng dụng thuật toán học máy trong lĩnh vực kinh doanh viễn thông sử dụng dữ liệu lịch sử của tập khách hàng để xây dựng các mô hình có khả năng phân loại, dự đoán nhu cầu sử dụng của khách hàng.
000000295050.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Phân loại các thuật toán (Algorithm Classification. Các thuật toán cơ bản. Thuật toán lan tràn (Flooding Algorithm. Bài toán đường đi ngắn nhất với hạn chế độ trễ (Shortest Path Problems with Delay Constraints. Các thuật toán phân tán. Thuật toán phân tán cho định tuyến đa đích ((Định nghĩa thuật toán phân tán)-(Distributed Algorithm Concepts. Thuật toán phân tán cho audio và video trên đa đích (Distributed Algorithm for Audio and Video on Multicast.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Classification - Phân loại. Trình phân loại là một thuật toán thực hiện phân loại, đặc biệt là trong việc triển khai. Có nhiều cách phân loại khác nhau và nhiều loại kết quả phân loại khác nhau. Đặc biệt là làm việc với dữ liệu y tế, để quyết định thuật toán phân loại nào là hiệu quả nhất cho tập hợp dữ liệu đã cho. Việc hiểu biết rộng về dữ liệu y tế và quyết định chọn cách phân loại phù hợp, sẽ cho một kết quả tốt hơn.
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Chương 2: Sau phần tổng quan, báo cáo tập trung vào nội dung chính là xây dựng thuật toán phân mảnh ảnh chỉ bản 10 ngón, phân loại vân tay tự động và đối sánh vân tay để kiểm tra vị trí ngón trên chỉ bản.. Chương 3: Sau phần xây dựng thuật toán, báo cáo tập trung vào nội dung cài đặt phần mềm phân mảnh ảnh, phân loại vân tay tự động, đối sánh vân tay để kiểm tra vị trí ngón trên chỉ bản..
312598-tt.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Tiếp cận các bài báo đã nghiên cứu về phân loại và dữ liệu mở của các bệnh nhân , tác giả đề xuất xây dựng mô hình phân loại dựa trên thuật toán CMAR để ứng dụng cho chuẩn đoán xác suất mắc bệnh của người khám thông qua các cơ sở dữ liệu đã lưu lại của các đối tượng bệnh nhân khác trước đó. e) Kết luận Luận văn đã xây dựng được mô hình phân lớp sử dụng thuật toán CMAR kết hợp nhiều luật phân loại nhằm tạo ra một mô hình phân lớp tốt hơn so với các luật liên kết thông thường.
312598.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Chương này trình bày tổng quan về phân lớp dữ liệu và giải thuật CMAR. Chương này mô tả về dữ liệu thử nghiệm và phân tích chức năng của Chương trình. 16 2.1 Tổng quan về phân lớp dữ liệu. 16 2.1.1 Bài toán phân lớp dữ liệu. 16 2.1.2 Quá trình phân lớp dữ liệu. Bộ dữ liệu cài đặt thử nghiệm. Mở file dữ liệu và hiện thị trong Weka Hình 14. Kết quả chạy của thuật toán J48 với bộ dữ liệu vô sinh trong Weka…………65 Hình 16.
00050005722.pdf
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Bài toán khai phá quan điểm ngƣời sử dụng mạng xã hội.Error! Bookmark not defined.. THUẬT TOÁN TÌM KIẾM CỘNG ĐỒNG VÀ KHAI PHÁ QUAN ĐIỂM CỘNG ĐỒNG. 2.1 Họ thuật toán Girvan-Newman. 2.1.1 Thuật toán Girvan-Newman nguyên thủy. 2.1.2 Họ thuật toán Girvan-Newman. 2.1.3 Thuật toán CONGA. 2.1.4 Thuật toán Peacock. 2.1.5 Thuật toán COPRA. 2.2 Thuật toán phân lớp SVM. 2.2.1 Một số thuật toán phân lớp phổ biến. Thuật toán học máy phân lớp SVM – Support Vector MachineError!
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
EDA Exploratory Data Analysis Phân tích, khai phá dữ liệu. PTDL Phân tích dữ liệu. Hình 1.1: Lưu đồ quy trình thực hiện dự án ứng dụng phân tích dữ liệu 6. Ứng dụng thuật toán học máy trong lĩnh vực kinh doanh viễn thông sử dụng dữ liệu lịch sử của tập khách hàng để xây dựng các mô hình có khả năng phân loại, dự đoán nhu cầu sử dụng của khách hàng. 1.2 Tổng quan quy trình phân tích dữ liệu 1.2.1 Tổng quan. Bảng dữ liệu sau quá trình mô hình dự đoán.
000000253277.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
và nhợc điểm của thuật toán FCM. 61.3 Thuật toán Độc lập Đờng kính – Dân số (PDI. 71.3.1 Thuật toán. 71.3.2 So sánh với thuật toán FCM. 81.4 Phân cụm hiệp phơng sa i mờ (Fuzzy covariance clustering. 91.5 Phân cụm mờ c -Elliptotypes (Fuzzy c -Elliptotypes - FCE. 111.6 Phân cụm đờng bao ( She ll clustering. 11Chơng 2 - Xếp loại tín dụng khách hàng doanh nghiệp trong ngân hàng. 132.1 Xếp loại tín dụng. 132.2 Mục đích của xếp loại tín dụng. 132.3 Các bớc xếp loại tín dụng. 142.3.2 Phân loại doanh
000000253686.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Đặc điểm của các thuật toán này là đơn giản, dễ hiểu và có tốc độ xử lý nhanh khi ta cài đặt trên máy tính. Chương 4: Các thuật toán phân cụm theo thứ bậc Chương này mô tả một dạng của các thuật toán phân cụm là các thuật toán phân cụm theo thứ bậc. Cụ thể sẽ tìm hiểu về hai loại thuật toán chính là: Các thuật toán phân cụm tích tụ và các thuật toán phân cụm phân rã.
000000295050-tt.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Tìm hiểu thuật toán phân tán giải bài toán định tuyến đa đích. Tìm hiểu về các thuật toán giải quyết bài toán. Triển khai cài đặt các thuật toán và tiến hành thực nghiệm để đánh giá hiệu quả của thuật toán đã tìm hiểu. c) Tóm tắt cô đọng các nội dung chính và đóng góp mới của tác giả - Nghiên cứu mạng định tuyến đa đích và các vấn đề cần tối ưu trong mạng định tuyến đa đich. Tìm hiểu các thuật toán phân tán giải bài toán định tuyến đa đích và hướng tiếp cận thuật toán giải.
000000253686-TT.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
1 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Đề tài: Các thuật toán phân cụm dữ liệu và ứng dụng.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
ỨNG DỤNG MÔ HÌNH BERT CHO BÀI TOÁN PHÂN LOẠI HỒ SƠ THEO THỜI HẠN BẢO QUẢN. Do đó, việc phân loại hồ sơ theo thời hạn bảo quản là một công đoạn rất quan trọng trong việc bảo quản, góp phần tối ưu hóa thành phần trong các phòng lưu trữ, tiết kiệm chi phí bảo quản tài liệu.
000000240075.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Kiều Huy Thắng ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN PHÂN CỤM TRONG XÂY DỰNG ẢNH CHỈ SỐ LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC Ngành: Toán Công nghệ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS. 6 CHƯƠNG I TỔNG QUAN VỀ ẢNH SỐ. 7 2 Các định dạng ảnh cơ bản trong ảnh số. Dữ liệu nén. Định dạng JPEG. Định dạng RAW. Định dạng PNG. Định dạng TIFF. Định dạng PSD. Các thuật toán về lập bảng chỉ số. Các thuật toán về phân cụm màu cho bài toán rút gọn màu. 27 * Thuật toán K-mean Thuật toán C-mean .