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哈尔滨工程大学学论文原创性声明
第1章绪论
第2章统计学习理论概述
第3章支持向量机
第4章支持向量机分类问题
第5章基于序列最小优化并行多分类支持向量机
结论
参考文献
攻读硕士学位期间所发表的论文和取得的研究成果
致谢
杨雪;
哈尔滨工程大学;
支持向量机; 多类分类; 统计学习理论; 机器学习;
机译:基于最小二乘双支持向量机的多类分类方法比较
机译:一种支持向量机,使用惰性学习方法进行多类分类。
机译:DCSVM:使用支持向量机的快速多类分类
机译:支持向量机:基于距离的多类分类方法
机译:用于识别JPEG密写嵌入方法的多类分类
机译:非保护区的生物多样性和威胁:针对大西洋森林的多学科和多类分类方法
机译:基于支持向量机减少多类分类器计算量的方法
机译:非高斯分布的贝叶斯核方法:二元和多类分类问题。
机译:基于支持向量机的金融新闻的股票预测研究
机译:基于标记单应变换的支持向量机视频处理自动校准的支持向量机方法
机译:支持向量机是一种利用支持向量机对可节奏和不可节奏节奏进行分类的方法
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