
Mô hình SVM
-
Trên cơ sở xu hướng nghiên cứu về đánh giá nguy cơ SLĐ ở trên thế giới cũng như hạn chế của các nghiên cứu áp dụng tại khu vực vùng núi tỉnh Quảng Ngãi, nghiên cứu này sử dụng các mô hình học máy từ đơn giản đến phức tạp như LR, DT, SVM, Random Forest, XGBoost để dự đoán nguy cơ SLĐ. Mô hình có khả năng dự đoán tốt nhất được lựa chọn để xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ SLĐ. Hiệu quả của bản đồ này sẽ được đánh giá bằng chỉ số mật độ SLĐ và kết quả kiểm chứng thực tế.
9p
vimitsuki
06-05-2025
1
1
Download
-
Ứng dụng phương pháp học máy tính toán chiều dài nước nhảy trong kênh lăng trụ mặt cắt hình chữ nhật
Mục đích của nghiên cứu này là phát triển và đánh giá sáu mô hình học máy, gồm có: Cây quyết định (Decision Tree – DT), Rừng cây ngẫu nhiên (Random Forest - RT), Tăng cường thích ứng (Adaptive Boosting – Ada), Tăng cường độ dốc (Gradient Boosting - GB), Cây bổ sung (Extra Trees - ET) và Máy Vector hỗ trợ (Support Vector Machine – SVM).
12p
bachlapkim01
09-05-2025
1
1
Download
-
Nghiên cứu này tập trung vào việc nhận dạng giọng nói bằng hai bộ công cụ: Histogram of Oriented Gradient (HOG) kết hợp với Support Vector Machine (SVM) và mạng nơ-ron tích chập (Convolution Neural Network - CNN). Sau khi thu được bộ dữ liệu đặc trưng của âm thanh Mel Frequency Celtral Coefficient (MFCC), các dữ liệu này sẽ được sử dụng để huấn luyện các mô hình phân loại.
3p
vimaito
11-04-2025
1
1
Download
-
Nghiên cứu này tập trung vào việc áp dụng các mô hình phân loại sử dụng Support Vector Machine (SVM) và mạng nơ-ron nhân tạo (NN) để tiến hành bước thứ hai này. Dữ liệu hình ảnh chứa ô tròn sẽ được trích xuất đặc trưng rồi được đưa qua các mô hình phân loại để quyết định xem ô tròn trong đó có được tô hay không.
3p
vimaito
11-04-2025
1
1
Download
-
Bài viết này được tổ chức thành năm phần bao gồm cả phần giới thiệu. Trong phần 2, chúng tôi trình bày về dữ liệu của quảng cáo hiển thị và giảm chiềuvector đặc trưng bằng kĩ thuật băm. Sau đó, kết quả thực nghiệm về mô hình SVM sẽ được trình bày trong phần 3. Cuối cùng, kết luận về bài báo được chúng tôi trình bày trong phần 4. Phần cuối cùng là tài liệu tham khảo liên quan.
4p
vimaito
11-04-2025
4
1
Download
-
Bài viết đề xuất việc tối ưu hóa quá trình hấp phụ chất màu hữu cơ độc hại Methylene Blue (MB) nhờ vật liệu tổ hợp nano Sunfat Kẽm/Than hoạt tính ( ZnS NPs/AC ) nhằm xác định các điều kiện thực nghiệm để tối ưu hóa hiệu suất hấp phụ MB bằng mô hình trí tuệ nhân tạo (ANN) và mô hình Least Squares Support Vector Machine (LS-SVM).
12p
gaupanda088
22-04-2025
1
1
Download
-
Nghiên cứu này đã thiết lập và đánh giá khả năng dự báo độ sâu sau nước nhảy của sáu mô hình học máy (ML), gồm có: Rừng cây ngẫu nhiên (Random Forest - RT), Tăng cường thích ứng (Adaptive Boosting – Ada), Tăng cường tốc độ (Cat Boosting – CB), Tăng cường độ dốc (Gradient Boosting - GB), Cây bổ sung (Extra Trees - ET) và Máy Vector hỗ trợ (Support Vector Machine – SVM).
15p
viaburame
14-03-2025
2
1
Download
-
Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp mới để chẩn đoán hư hỏng ổ lăn trong đó chúng tôi sử dụng hàm tích (PF) của phương pháp phân rã trung bình cục bộ (LMD) kết hợp với mô hình tự hồi quy (AR) và máy véc tơ hỗ trợ (SVM).
8p
vimarillynhewson
02-01-2024
12
5
Download
-
Bài giảng Lập trình cho khoa học dữ liệu - Bài 11: Một số mô hình học máy cung cấp cho người học những kiến thức như: Phân cụm dữ liệu; Phân cụm mờ; Hồi quy tuyến tính; Phân lớp SVM. Mời các bạn cùng tham khảo!
59p
conbongungoc09
05-08-2021
50
8
Download
-
Bài giảng Vector hỗ trợ trong máy học (SVM) cung cấp cho người học những kiến thức như: Trực quan hóa kết quả mô hình; Support Vector Regression; Huấn luyện mô hình; Trực quan hóa dữ liệu;...Mời các bạn cùng tham khảo!
36p
toan5ks1
04-08-2021
48
3
Download
-
Luận văn của tôi tập trung nghiên cứu cơ sở lý thuyết về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP-Natural Language Processing); các thuật toán học máy, mô hình mạng nơ-ron nhân tạo áp dụng cho phát hiện nội dung phản động như SVM (Support Vector Machine), MLP (Multi-layer Perceptron) và các phương pháp trích trọn đặc trưng của bài viết và bình luận tiếng Việt có nội dung phản động trên Facebook.
89p
khanhchi0912
12-04-2024
26
5
Download
-
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài "Cải tiến thuật toán SVM với SVM song song, ứng dụng vào phân lớp và dự báo số khách hàng sử dụng di động" nhằm tìm hiểu về hướng tiếp cận mới này trong lĩnh vực khai phá dữ liệu, cũng như khả năng ứng dụng vào thực tế, luận văn xin trình bày về phương pháp dự báo dữ liệu khách hàng rời mạng kết hợp giữa mô hình Logistic Regression (LR) và Support Vector Machine (SVM), cùng ứng dụng mô hình kết hợp này vào dự báo khách hàng rời mạng tại Viễn Thông Tây Ninh.
75p
trankora03
05-08-2023
18
6
Download
-
Luận văn "Cải tiến thuật toán SVM với SVM song song, ứng dụng vào phân lớp và dự báo số khách hàng sử dụng di động" được hoàn thành với mục tiêu nhằm tìm hiểu và ứng dụng các mô hình dự báo dữ liệu khách hàng rời mạng, mô hình LR, thuật giải SVM và mô hình kết hợp LR và SVM.
31p
trankora03
05-08-2023
20
5
Download
-
Luận văn "Áp dụng độ đo entropy cho bài toán tách đặc trưng của bọt khí trên video và đề xuất kết hợp SVM cho vấn đề tự động theo dõi sục khí tại trạm quan trắc môi trường" được hoàn thành với mục tiêu nhằm nghiên cứu về học máy cùng một số thuật toán học máy giúp huấn luyện và phân lớp dữ liệu ảnh mẫu nhằm đưa ra được mô hình học phân lớp tốt nhất có thể, giúp phát hiện nhận dạng đúng hiện tượng ảnh có bọt khí (trường hợp bể nuôi có sục khí) hay không bọt khí (trường hợp bể nuôi không được sục khí) chính xác nhất có thể.
63p
matroinho2510
08-11-2022
45
4
Download
-
Mục đích nghiên cứu của Luận văn này nhằm xây dựng và thử nghiệm mô hình phát hiện botnet trên các thiết bị IoT bằng thuật toán One-class SVM. Để hiểu rõ hơn mời các bạn cùng tham khảo thông tin chi tiết Luận văn này.
26p
monsterhunterer
15-06-2021
48
3
Download
-
Mục đích nghiên cứu của Luận văn này nhằm xây dựng và thử nghiệm mô hình phát hiện botnet trên các thiết bị IoT bằng thuật toán One-class SVM. Để hiểu rõ hơn mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết của Luận văn này.
61p
monsterhunterer
15-06-2021
24
6
Download
-
Luận văn thực hiện mô hình hóa bài toán dưới dạng một bài toán phân lớp đa nhãn. Trong đó mỗi câu hỏi có thể thuộc một hoặc nhiều lĩnh vực khác nhau. Luận văn thực hiện phân loại câu hỏi sử dụng cách tiếp cận học máy giám sát, cụ thể là sử dụng một số mô hình truyền thống SVM và mô hình BERT[18, 6]. Kết quả thực nghiệm tốt nhất đạt được khi sử dụng mô hình BERT là 89,47% (độ đo F1).
74p
petsematary
06-06-2021
39
6
Download
-
Luận văn thực hiện mô hình hóa bài toán dưới dạng một bài toán phân lớp đa nhãn. Trong đó mỗi câu hỏi có thể thuộc một hoặc nhiều lĩnh vực khác nhau. Luận văn thực hiện phân loại câu hỏi sử dụng cách tiếp cận học máy giám sát, cụ thể là sử dụng một số mô hình truyền thống SVM và mô hình BERT[18, 6]. Kết quả thực nghiệm tốt nhất đạt được khi sử dụng mô hình BERT là 89,47% (độ đo F1). Mơi các bạn tham khảo!
26p
petsematary
06-06-2021
49
6
Download
-
Đề tài phân tích thành công bất thường bằng phân tích tensor. Lần đầu tiên áp dụng phương pháp phân tích tensor HOSVD vào bài toán phát hiện xung động kinh. Đánh giá mô hình SVM và KNN trong phát hiện xung động kinh... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.
50p
tamynhan1
13-06-2020
63
6
Download
-
Mục đích nghiên cứu của luận án nhằm làm rõ cơ sở lý luận về khó khăn tài chính và dự báo khó khăn tài chính. Lựa chọn mô hình phân tích biệt số, mô hình Logit hay mô hình máy hỗ trợ vector SVM để dự báo khó khăn tài chính cho các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
0p
sohucninh321
09-07-2019
24
3
Download
CHỦ ĐỀ BẠN MUỐN TÌM
