Learning And Optimization Of The Kernel Functions From Insufficiently Labeled Data
Amongst all the machine learning techniques, kernel methods are increasingly becoming popular due to their efficiency, accuracy and ability to handle high-dimensional data. The fundamental problem related to these learning techniques is the selection of the kernel function. Therefore, learning th...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Abbasnejad, M. Ehsan |
---|---|
التنسيق: | أطروحة |
اللغة: | English |
منشور في: |
2010
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.usm.my/41234/1/M._Ehsan_Abbasnejad-shahfiq.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
An optimized framework for header suppression of real time IPV6 traffic in multiprotocol label switching (MPLS) networks.
بواسطة: Mohammed, Imad Jasim
منشور في: (2011) -
Finding Best Semantic Relatedness Functions For Schema Matchers
بواسطة: Emadzadeh, Ehsan
منشور في: (2010) -
Spatial Kernel-based Generalized C-mean Clustering for Medical Image Segmentation.
بواسطة: Lee, Song Yeow
منشور في: (2010) -
Taylor-Bird Swarm Optimization-Based Deep Belief Network For Medical Data Classification
بواسطة: Mohammed, Alhassan Afnan
منشور في: (2022) -
A Data Grid Replica Management System With
Local And Global Multi-Objective Optimization
بواسطة: E. Almistarihi, Husni Hamad
منشور في: (2009)