机译:SVM和LDA分类器的过采样与欠采样对活动识别的影响
Laboratoire d'Ingenierie des Systemes Intelligents et Communicants, Faculty of Electronics and Computer Sciences, USTHB, Algiers, Algeria;
Laboratoire d'Ingenierie des Systemes Intelligents et Communicants, Faculty of Electronics and Computer Sciences, USTHB, Algiers, Algeria;
Computer Science Department, University Carlos Ⅲ of Madrid, Leganes, Madrid, Spain;
humanactivity recognition; imbalanced data; LDA; machine learning; SVM;
机译:使用PCA-WSVM,ICA-WSVM和LDA-WSVM的活动识别系统的新闻方案
机译:使用SVM多分类器识别人类活动
机译:KA-Ensemble:迈向非衡度的图像分类合并,在抽样和过度采样
机译:基于自举的过采样和欠采样对SVM和迭代FSVM分类器的性能评估
机译:使用ZCam和SVM-SMO分类器的三维手势识别。
机译:SVM分类器结合随机欠采样和SMOTE的计算机辅助肺结节识别
机译:使用pCa-WsVm,ICa-WsVm和LDa-WsVm的活动识别系统的新闻方案
机译:使用sVm的中文分类器分配