Luận Văn Thạc Sĩ Phương Pháp Support Vector Machines Và Ứng Dụng

Ngày nay sự phát triển rất nhanh và mạnh mẽ của ngành Công nghệ Thông tin đã góp phần rất lớn vào sự phát triển của xã hội. Các ứng dụng của Công nghệ Thông tin đã liên tục được triển khai và mang lại hiệu quả cao trong thực tế. Công nghệ Thông tin đã có những liên hệ chặt chẽ với các ngành khác như điều khiển học, khoa học vũ trụ, sinh học, hoá học,...
Vấn đề phân lớp (Classification) và dự đoán (Pridiction) là khâu rất quan trọng trong học máy và trong khai phá dữ liệu, phát hiện tri thức. Phương pháp Support Vector Machines (SVM) được coi là công cụ mạnh và tinh vi nhất hiện nay cho những bài toán phân lớp phi tuyến, phương pháp này ra đời năm 1995 bởi tác giả Vapnik và Chervonenkis. Hiện nay đã có rất nhiều những ứng dụng hiệu quả được xây dựng dựa vào phương pháp SVM và nhiều người đã đánh giá rằng SVM là phương pháp mạnh và hiệu quả hơn phương pháp mạng Neural.

• Luận văn thạc sĩ tin học
• Chuyên ngành công nghệ thông tin
• Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Nguyễn Thanh Thủy
  
• Tác giả: Vũ Việt Vũ
• Số trang: 71
• Kiểu file: PDF
• Ngôn ngữ: Tiếng Việt
• Đại học Bách khoa Hà Nội 2004

Link Download
http://dlib.hust.edu.vn/handle/DHBKHN_123456789/10549
https://drive.google.com/drive/folders/1yLBzZ1rSQoNjmWeJTM6cEZ3WGQHg04L1