Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Дипломная работа*
| Код |
456113 |
| Дата создания |
2020 |
| Страниц |
49
|
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 23 декабря в 12:00 [мск] Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
Содержание
Введение 3
1. Постановка задачи классификации 5
1.1. Случай линейной разделимости 5
1.2. Случай линейной неразделимости 7
2. Способы регуляризации 9
2.1.
Введение
Работа посвящена изучению методов бинарной классификации на
основе машины опорных векторов [1] (англ. SVM, suрроrt veсtоr maсhine) с различными способами регуляризации. Метод опорных векторов – один из популярных и эффективных алгоритмов машинного обучения, применяемый в задачах линейной и нелинейной классификации, регрессии, а также обнаружения аномальных объектов.
В работе рассматривается линейный подход к задаче бинарной
классификации. Предполагается, что дан обучающий набор
Фрагмент работы для ознакомления
Дипломная работа выполнена по всем требованиям и защищена на "отлично".
Список литературы
[1] Christoger Burges, J.C. A Tutorial on Support Vector Machine for pattern recognition, Kluwer Academic Publishers. – 1998. – 7-16 c.
[2] Коннов, И.В. Нелинейная оптимизация и вариационные неравенства, Казанский университет – 2013. – 379-381 с.
[3] Konnov, I.V. Sequential threshold control in descent splitting methods for decomposable optimization problems, Optimization Methods and Software. – 2015. – 1-4 с.
[4] Wang L., Zhu J., Zou H., The doubly regularized support vector machine, Statistica Sinica. – 2006. – 3-7 с.
[5] Ссылка на набор данных Heart Disease (диагностика сердечных заболеваний) [Электронный ресурс]. – URL:
https://www.kaggle.com/ronitf/heart-disease-uci (дата обращения 26.01.2019)
[6] Ссылка на набор данных Voice (определение пола человека по акустическим характеристикам) [Электронный ресурс]. – URL: https://www.kaggle.com/primaryobjects/voicegender (дата обращения 24.01.2019)
[7] Ссылка на набор данных MNIST (классификация рукописных цифр) [Электронный ресурс]. – URL: https://www.kaggle.com/c/digit- recognizer/overview (дата обращения 24.12.2018)
[8] Ссылка на набор данных Epileptic Seizure (обнаружение эпилептических припадков) [Электронный ресурс]. – URL: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Epileptic+Seizure+Recognition (дата обращения 14.04.2019)
[9] Ссылка на набор данных Biodegradation (классификация химических веществ) [Электронный ресурс]. – URL: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/QSAR+biodegradation (дата обращения 15.04.2019)
[10] Ссылка на набор данных Biodegradation (прогнозирование выпадения осадков) [Электронный ресурс]. – URL:
https://www.kaggle.com/jsphyg/weather-dataset-rattle- package/downloads/weather-dataset-rattle-package.zip/2 (дата обращения 15.04.2019)
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.00466