檢索結果：共3筆資料 檢索策略： "鮑興國".ccommittee (精準) and ckeyword.raw="支持向量機"
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大多數的分類演算法都需要大量的標記樣本（Labeled samples）來訓練分類器，然而現實生活中資料型態大多數都是屬於未標記資料（Unlabeled data）。人工標記相當耗費人力及時間， 因…
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我們想提出一個集成式的並行計算結構，我們稱之為分佈式集成支持向量機（DESVM），以克服大規模非線性支持向量機（SVM）的實際困難。該數據集分割成許多子集合，以便每個計算單元只需要建立一個更小的非線…
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近年來類神經網路與支持向量機等機器學習理論，被大量的使用於各類生物資訊問題的預測上，雖然可得到較高的準確度，但其最大的問題在於上述理論並不夠通透，無法深入的探究為什麼會得此結果，並進行進一步的分析。…