Phân lớp dữ liệu lớn với SVM sử dụng giải thuật mini-batch gradient descent : Luận văn tốt nghiệp Cao học. Chuyên ngành Khoa học máy tính

Nghiên cứu tập trung giải quyết bài toán phân lớp tập dữ liệu lớn bằng cách cải tiến khả năng xử lý dữ liệu lớn của giải thuật máy học vector hỗ trợ sử dụng kỹ thuật hướng giảm gradient theo từng khối....

Mô tả đầy đủ

Đã lưu trong:

Chi tiết về thư mục
Tác giả chính:	Lê, Thị Phương Dung
Định dạng:	Sách
Ngôn ngữ:	Undetermined
Được phát hành:	Cần Thơ Trường Đại học Cần Thơ 2018
Những chủ đề:	Data structures (Computer science),Cấu trúc dữ liệu (Khoa học máy tính)
Các nhãn:	Thêm thẻ Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!

Thư viện lưu trữ:	Trung tâm Học liệu Trường Đại học Cần Thơ


LEADER	01183nam a2200205Ia 4500
001	CTU_225565
008	210402s9999 xx 000 0 und d
082			\|a 005.73
082			\|b D513
100			\|a Lê, Thị Phương Dung
245		0	\|a Phân lớp dữ liệu lớn với SVM sử dụng giải thuật mini-batch gradient descent :
245		0	\|b Luận văn tốt nghiệp Cao học. Chuyên ngành Khoa học máy tính
245		0	\|c Lê Thị Phương Dung ; Đỗ Thanh Nghị (Cán bộ hướng dẫn)
260			\|a Cần Thơ
260			\|b Trường Đại học Cần Thơ
260			\|c 2018
520			\|a Nghiên cứu tập trung giải quyết bài toán phân lớp tập dữ liệu lớn bằng cách cải tiến khả năng xử lý dữ liệu lớn của giải thuật máy học vector hỗ trợ sử dụng kỹ thuật hướng giảm gradient theo từng khối.
650			\|a Data structures (Computer science),Cấu trúc dữ liệu (Khoa học máy tính)
910			\|b nthai
980			\|a Trung tâm Học liệu Trường Đại học Cần Thơ

Phân lớp dữ liệu lớn với SVM sử dụng giải thuật mini-batch gradient descent : Luận văn tốt nghiệp Cao học. Chuyên ngành Khoa học máy tính

Những quyển sách tương tự