簡易檢索 / 檢索結果

  • 檢索結果:共3筆資料 檢索策略: "support vector machine".ekeyword (精準) and ckeyword.raw="分類"


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    異常點阻抗之平滑支撐向量法和平滑LASSO
    • 資訊工程系 /96/ 碩士
    • 研究生: 高志鵬 指導教授: 李育杰
    • 在支撐向量法 (Support Vector Machines: SVMs) 的分類問題(classification) 中,我們深入的探討遺失 (loss) 處罰 (penalty) 項,發現了不…
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    應用蜂群演算法為基礎之屬性選擇及參數最佳化之支撐向量機於規則萃取
    • 工業管理系 /102/ 碩士
    • 研究生: 黃植暄 指導教授: 郭人介
    • 分類問題在資料探勘中是一個重要的議題,而支撐向量機(Support Vector Machines, SVMs)靠著解決非線性問題的能力得到較好的分類準確性,在現今解決分類問題上扮演著相當重要的角色…
    • 點閱:248下載:2

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    應用混和水母與粒子群最佳化演算法為基礎之支援向量機於股票市場趨勢之預測
    • 工業管理系 /110/ 碩士
    • 研究生: 邱子軒 指導教授: 郭人介
    • 對於各個國家的經濟來說,金融市場一直扮演著十分重要的角色。而市場預測更是研究者與投資者們重視的研究領域。除了傳統的預測模型外,機器學習的方法也被廣泛的應用在這個領域上。然而,隨著現代網路與通訊科技的…
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    • 全文公開日期 2024/12/28 (校內網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (校外網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)
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