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支持向量机是机器学习中的一个重要方法,是用来解决分类问题的工具.1995年,Vapnik等人基于统计学习理论中结构风险最小化的原则提......
非编码RNA是一种类型多样、功能丰富的RNA分子,是转录产物中不用于编码蛋白质的部分。非编码RNA参与多种细胞活动,在生命体内起着......
电力物联网中各系统设备数据具有多源、高度异构的特征,导致其间交互与共享受阻。传感器本体是语义技术的核心,为传感器数据间的协......
文本分类问题作为机器学习的一个重要问题,其研究一直受到关注.然而,作为一类特殊的文本,科技文本的分类问题却没有得到足够的关注......
孪生支持向量机(Twin Support Vector Machines,TWSVM)是一种基于经典支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的新型机器学习方法......
在大数据时代,数据挖掘与分析在各种决策领域中扮演着越来越重要的角色。而在各种数据挖掘技术中,分类是商业和工程问题中应用最广......
企业集团具有规模大、涉及行业多、跨地域经营等特点,这种复杂的经营与管理结构给企业集团的财务困境的预测带来更大挑战性.财务困......
提出一种将基于聚类集成修剪同动态选择与循环集成结合的方法。首先，利用基于K-均值聚类算法的修剪策略对全部的候选分类器进行......
本文提出了一种基于支持向量机(SVM)的数字音频水印盲检测算法。该算法通过模板信息建立SVM模型，确立模板信息与原始音频的一种对应......
针对当前主流推荐算法无法甄别离群样本和弱贡献率样本,且单模型算法泛化能力较弱等问题,提出一种基于级联过滤的多模型融合的推荐......
本文利用当前最流行的深度学习框架Tensorflow 2.3,设计了全连接神经网络模型,对银行历史购买理财产品的客户数据进行训练,生成了......
在传统的监督学习中,每个对象由单个实例表示且只属于一个类别标记.然而,在多标记学习中,每个对象由一个实例表示但可能同时属于多......
我们利用多元线性回归模型处理两个总体的分类问题,首先对响应变量按一定的规则赋值,并在最小二乘法的基础上构建判别函数及判别准......
针对在半监督分类问题中单独使用全局学习容易出现的在整个输入空间中较难获得一个优良的决策函数的问题,以及单独使用局部学习可......
随着数据挖掘的发展,多标签分类如今已被广泛应用在文本分类、图像分类、生物信息学、信息检索以及视频处理等领域中。多标签分类......
基于内容的垃圾邮件过滤本质上是文本分类问题,支持向量机分类器非常适合于垃圾邮件过滤这一二分类问题,但标准的支持向量机是基于......
《刑法修正案(八)》创制了死缓限制减刑制度,中国死刑执行方式转变为三种:死刑立即执行、死缓限制减刑、死刑缓期两年执行,起到量......
