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  1. 支持向量机入门

  2. 解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，幵能够推幸应用到函数拟合等其他机器学习问题中

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-12-09
    • 文件大小：687kb
    • 提供者：jwr4060533

  1. 支持向量机详解（SVM）

  2. 详解讲解SVM，从简单是直观理解，到函数间隔，几何间隔，以及推到优化。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-12-15
    • 文件大小：639kb
    • 提供者：cc442700198

  1. KTT条件推到与SVM

  2. 基于大学本科数学基础，从简单讲解KTT条件的推导过程，以及SVM建模和求解

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-11
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：liuyuqic

  1. SVM算法详细推导.pptx

  2. 本文档包含SVM的详细推导过程和一些别的资料没有记载的理解。非常适合入门和想具体理解一些细微处的同学。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-09
    • 文件大小：909kb
    • 提供者：qq_41703202

  1. nlp_tutorial:NLP超强入门指南，包括各任务sota模型汇总（文本分类，文本匹配，序列标注，文本生成，语言模型），以及代码，技巧-源码

  2. NLP学习指南 本教程致力于帮助同学们快速入门NLP，并掌握各个任务的SOTA模型。 各任务模型列表汇总：，，，（todo）， 各任务概述和技巧：，文本匹配，序列标注，文本生成，语言模型 之后就可以开始逐个击破，但也不用死磕，控制好目标难度，先用三个月时间进行第一轮学习： 读懂机器学习，深度学习原理，不要求手推公式 了解经典任务的基准，动手实践，看懂代码 深入一个应用场景，尝试自己修改模型，提升效果 迈过了上面这道坎后，就可以重新回归理论，提高对自己的要求，某种手推公式，盲写模型，拿到比赛Top

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：17kb
    • 提供者：weixin_42117485

  1. 基于两阶段学习的半监督SVM故障检测方法

  2. 提出一种基于两阶段学习的半监督SVM故障检测方法。该方法首先使用标识传递算法给未标识样本赋予初始伪标识,并通过k近邻图对比样本点标识值,将可能是噪声的样本点识别并剔除;然后将去噪处理后的样本集输入到SVM中,使得SVM在训练时能兼顾整个样本集的信息,从而提高SVM的故障检测性能。实验中将该方法同支持向量机(SVM)、模糊支持向量机(FSVM)、直推式支持向量机(TSVM)及拉普拉斯支持向量机算法(LapSVM)进行比较,结果表明该方法在不同数目标识样本集合的情况下,检测精度较其他算法有较大幅度提

  3. 所属分类：其它

  1. 推特巨魔检测-源码

  2. Twitter巨魔检测 该项目目前不是商业产品，主要用于研究工作。 该项目还在进行中，因此版本之间可能会有差异。 （因此研究论文和算法中可能存在差异） 抽象的 在当今的社交媒体网站时代，巨魔是不可避免的。 巨魔是在社交媒体上传播错误信息以推动其政治议程的人或机器人。 这些巨魔使用虚假帐户来保持匿名并影响公众*。 手动检测巨魔存在一个问题-人类也很难检测到巨魔，人类不可能检查每天上传的数百万条消息。 因此，使用AI来检测此类巨魔更加容易和高效。 可以使用不同的模型，例如SVM，神经网络，逻辑回

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：61mb
    • 提供者：weixin_42139042

  1. pan18ap：在PAN 2018 Author Profiling共享任务中，文本分类中表现最好的团队-Twitter中的性别识别-源码

  2. PAN 2018，作者分析任务（pan18ap） 渥太华大学自然语言处理实验室的参与在的 我们的模型是文本分类中表现最好的模型，在英语，西班牙语和阿拉伯语数据集上的准确度分别为0.8221、0.82和0.809。 考虑到文本和图像分类以及所有三个数据集的组合，我们的模型在23个团队中排名第二。 我们在Twitter中进行性别识别的方法仅利用文本信息，包括推文预处理，功能构建，使用潜在语义分析（LSA）进行的降维以及分类模型构建。 我们提出了一种线性支持向量机（SVM）分类器，具有不同类型的单

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：50kb
    • 提供者：weixin_42146086