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  1. maxminestimate

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  2. 最大最小值估计,适合学习统计理论和模糊方面的结合应用,尤其是在模式识别方面的分类。-largest minimum estimate for statistical learning theory and fuzzy combination of the application, especially in regard to the classification of pattern recognition.
  3. 所属分类:图形/文字识别

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:4689
    • 提供者:fengfeng
  1. statisticallearningtheory

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  2. 基于统计学习理论的虹膜识别算法研究,构建了一个虹膜识别系统。是一篇博士论文
  3. 所属分类:图形/文字识别

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:7730009
    • 提供者:潇布衣
  1. svm

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  2. 选用支持向量机作为区分文本与非文本的分类器,支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的新一代学习算法,它在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。-Use support vector machine as the distinction between text and non-text classifier, support vector machine is in statistical learning theory developed on the basis of
  3. 所属分类:Graph Recognize

    • 发布日期:2017-03-29
    • 文件大小:51881
    • 提供者:caoliang
  1. pattern-recognition

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  2. 模式识别的内容,包括模式识别的基本概念、模式识别方法及应用。具体的内容包括:正则化网络、Bayes决策理论、分类器组合、统计学习理论、概率密度估计、非监督学习方法-Pattern recognition, including the basic concepts of pattern recognition, pattern recognition methods and applications.Specific content, including: Regularization Netwo
  3. 所属分类:Graph Recognize

    • 发布日期:2017-05-13
    • 文件大小:3276647
    • 提供者:long
  1. 论文

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  2. 20世纪90年代,贝尔实验室的Vapnik教授第一次提出支持向量机(Support VectorMachine,SVM)的理论与基本概念。SVM方法一种基于统计学习理论(Statistical Learning Theory)的机器学习方法,它以结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,同时结合了机器学习、统计学习以及神经网络等方法[53]。它能够有效的提高算法的泛化能力,解决了小样本、非线性和维数高等难题,并且能够克服传统神经网络等学习算法中网络结构难以确定、收敛速度慢及训练时需要大量数据样本
  3. 所属分类:图形/文字识别

    • 发布日期:2018-04-29
    • 文件大小:5165056
    • 提供者:小懒猫
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