Участник:Tatarchuk
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(→Публикации) |
|||
| Строка 45: | Строка 45: | ||
Эффективные и простые в использовании реализации SVM на С++ со схожими интерфейсами. | Эффективные и простые в использовании реализации SVM на С++ со схожими интерфейсами. | ||
В SVMLinear реализована только линейная классификация. Работают с большими выборками. | В SVMLinear реализована только линейная классификация. Работают с большими выборками. | ||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
Версия 15:51, 14 мая 2008
Татарчук Александр Игоревич
Содержание |
Cтатьи проекта
Полезная информация
ВАК
- Высшая аттестационная комиссия РФ (ВАК)
- Перечень ведущих российских рецензируемых научных журналов и изданий ВАК (редакция апрель 2008 года)
- Перечень ведущих зарубежных рецензируемых научных журналов и изданий ВАК (редакция ДО 21 апреля 2008 года)
- О зарубежных научных журналах и изданиях, в которых могут быть опубликованы основные научные результаты диссертации на соискание ученой степени доктора и кандидата наук
- Web of Science: Science Citation Index Expanded (индекс цитируемости зарубежных журналов по естественным наукам, одобренный ВАК)
Российские конференции
- Математические Методы распознавания образов (ММРО)
- Интеллектуализация обработки информации 2006 (ИОИ 2008)
- Распознавание образов и анализ изображений (РОАИ)
Зарубежные конференции
ПО
Солвер для решения общих задач линейного и квадратичного программирования. Доступна многократная полугодовая студенческая лицензия.
Наиболее развитая и популярная реализация SVM на С++. Библиотека адаптирована для больших выборок и имеет эффективную реализацию скользящего контроля. Включены стандартные кернелы и допускается использование специальных.
Эффективные и простые в использовании реализации SVM на С++ со схожими интерфейсами. В SVMLinear реализована только линейная классификация. Работают с большими выборками.
