最大间隔相关论文
自然场景理解是现在计算机视觉领域的一个热点研究方向，其目的是识别出自然图像中的对象并给出对象的位置等属性信息。人们发现图像......
在模式识别、机器学习以及数据挖掘中,分类是一个基本而又重要的问题。作为模式分类的研究方法之一的支持向量机技术近来也得到广......
近年来,随着网络的迅猛发展,如何对网络上大量的自然语言文本按照既定的语义进行正确的归类,已经成为组织大量网络信息的一个关键......
多标记学习问题中每个样本可以同时和多个标记相关联,因此比传统的单标记学习有更广的应用空间,并受到越来越多研究者的关注。然而......
随着互联网和信息技术的飞速发展,人类社会正步入大数据时代。海量的信息通过互联网发布和传播,其中非结构化的文本数据是互联网信......
聚类算法是一种重要的数据分析技术，在数据处理，文本分析，图像搜索等方面都有广泛的应用，因此受到人们的广泛关注。支持向量机（SVM）是一......
支持向量机是Vapnik等人提出的一类新型机器学习方法,它是基于统计学习理论,借助最优化方法来解决机器学习问题的新工具,支持向量......
最大间隔矩阵分解是解决矩阵填充的重要方法,它通过将每个项目投影到低维特征空间,构建出每个用户的超平面,对每个项目进行分类来......
传统的新奇检测算法往往仅利用占样本大多数的正常实例来构造分类器,少量的负类样本基本不能发挥作用。针对此问题,提出一种基于少......
本文研究了基于SVM的最大间隔分类器的建立及其应用,即将最大间隔理论应用到了SVM的多类分上上,提出了一种新的基于SVM的多类分类......
条件随机场模型是目前处理We b对象属性标注问题的最佳统计模型。为解决条件随机场模型不能充分利用We b对象和属性标签之间的特征......
通过ISE准则逼近真实密度差的L2．核分类器没有显式地考虑到分类间隔，在一定程度上不利于提高分类器精度I同时，权向量的求解最终转化为......
在分析支持向量机及其最大间隔法的基础上,给出了支持向量机的最大间隔的一个重要下界估计值.这个性质对于支持向量机的理论研究和......
针对传统超球体支持向量机在处理非平衡数据集时出现的少数类查全率较低的问题,通过引入最大间隔和参数ν,提出了ν-最大间隔超球......
针对自然场景理解问题,利用图像中的层次结构,提出了一种基于分层合并的图像场景理解方法.该方法通过不断合并相邻区域,直到合并出......
通过基因表达数据发现与特定疾病相关的基因表达规则,对于疾病辅助诊断有重要意义。针对现有关联规则兴趣度度量的不足,提出了基于......
针对现实中经常遇到的各类样本分布范围相差很多、将各类样本误判的危害程度不同、或者各类样本数量差异悬殊等情况,提出了一种基......
针对现有处理不完全数据的填充方法,对数据集引入新的噪声这一问题,提出一种基于最大间隔理论的预测模型,直接使用含缺失特征的样......
集成学习算法的思想就是集成多个学习器，并组合它们的预测结果，以形成最终的结论。典型的学习模型组合方法有投票法，专家混合方法，堆叠......
从已知数据集中学习距离度量在许多机器学习应用中都起着重要作用。传统的距离学习方法通常假定目标距离函数为马氏距离的形式,这......
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种基于结构风险最小化原理的分类技术,该技术已成为当前国际机器学习界研究的热点。......
针对多类分类问题中现有算法精度不高的问题，基于一类分类马氏椭球学习机，提出一种最大间隔椭球形多类分类算法，将每一类数据用超椭球......
以SVM为代表的最大间隔机器学习方法,因为具有简洁的数学形式、直观的几何解释和良好的泛化能力,在模式分类、数据挖掘等领域受到......
提出一种新的多分类最大间隔孪生支持向量机算法．该算法通过引入间隔以结构风险最小为优化目标建立分类模型，并采用一对一对余的结构......
最大间隔聚类是近来聚类分析的一个研究热点,为进一步提高其聚类准确性,提出一种基于成对约束的半监督最大间隔聚类算法.该算法在......
结合国家自然科学基金和河北省自然科学基金项目,研究了基于支持向量机的多光谱数据分类问题。目前遥感信息的提取和利用水平大大......
针对集成学习算法的不足，提出了一种新颖的集成学习算法一集成最大间隔集成学习算法（MMEA）。该算法的时间与空间复杂度都是O（N），而标准的......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
单边区间树可以通过对所给定的区间的多种分割方式进行构造，由此得到的区间树具有不同的性质．考察了分割中所产生的最大间隔问题，得到......
为了处理模式识别问题中具有加权信息的样本集,提出一种加权支持向量机(weightedsupportvectormachine,WSVM)算法,并对算法进行了......
在数据挖掘和机器学习领域,大多数分类算法建立在各类数据分布平衡的假设之下,然而二类不平衡数据广泛地存在于人们的现实生活和实......
视频监控己普遍存在于社会公共场所、商业大楼以及居民家庭之中,这些广泛分布的摄像头在犯罪预防、工人操作监督和家居安全等方面......
特征提取与集成学习算法一直是当前机器学习中的研究热点,在多个领域有着成功的应用。但集成学习技术还没有成熟,在研究过程中仍然......
