Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/4742
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorШи, У-
dc.contributor.authorЦзинбинь, Янь-
dc.contributor.authorАлиев, Р. М.-
dc.contributor.authorХейдоров, И. Э.-
dc.date.accessioned2012-02-21T12:59:54Z-
dc.date.available2012-02-21T12:59:54Z-
dc.date.issued2009-01-
dc.identifier.citationВестник Белорусского государственного университета. Сер. 1, Физика. Математика. Информатика. - 2009. - N 1. - С. 54-57.ru
dc.identifier.issn0321-0367-
dc.identifier.urihttp://elib.bsu.by/handle/123456789/4742-
dc.description.abstractSupport vector machines (SVMs) are learning algorithms derived from statistical learning theory. The SVMs approach was originally developed to solve binary classification problems. In this paper SVMs architectures for multiclass problems are discussed. Furthermore we provide a new algorithm called sphere structured SVMs to solve the multiclass problem. We show the algorithm in detail and analyze its characteristics. = Обсуждаются различные варианты машин на опорных векторах для множественной классификации. Для решения данной задачи был предложен и исследован новый алгоритм на основе гиперсферной МОВ.ru
dc.language.isoruru
dc.publisherБГУru
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen
dc.subjectЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Информатикаru
dc.titleГиперсферная многоклассовая машина на опорных векторахru
dc.typearticleru
Располагается в коллекциях:2009, №1 (январь)

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
10 У ШИ .pdf482,48 kBAdobe PDFОткрыть
Показать базовое описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.