14- بررسی ماشین بردار پشتیبان SVM و عملکرد آن¬ها در مسائل مربوط به دسته بندی - 36 صفحه فایل ورد (Word)

اختصاصی از فی فوو 14- بررسی ماشین بردار پشتیبان SVM و عملکرد آن¬ها در مسائل مربوط به دسته بندی - 36 صفحه فایل ورد (Word) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فهرست مطالب

1 مقدمه4

2 حد بالا برای تعمیم‌پذیری کارایی یک ماشین یادگیر در شناسایی الگو5

3 بعد VC6

3 – 1 نقاط خردشونده با صفحات در فضای Rn7

3-2 بعد VC و تعداد پارامترها9

4 ماشین‌های بردار پشتیانی خطی، مورد جدایی‌پذیر11

4-1 Karush-Kuhn-Tucker18

4-2 تست20

4-3 شرایط جدایی ناپذیر21

5 بردارهای پشتیبان غیرخطی24

5-1 شرایط Mercer27

6 راه حل‌های فراگیر و یکتایی30

7 روش‌های حل31

8 بعد VC ماشینهای بردار پشتیبان32

8-1 بعد VC مربوط به کرنلهای RBF (Radial Basis Function)34

9 مراجع36

در این گزارش به بررسی بردارهای پشتیبان خطی و عملکرد آن­ها در مسائل مربوط به دسته بندی می­پردازیم. استفاده از بردارهای پشتیبان خطی (SVM's) در مسائل دسته بندی، رویکرد جدیدی است که در چند ساله اخیر مورد توجه بسیاری قرار گرفته است و از آن در طیف وسیعی از کاربردها از جمله OCR، تشخیص دستخط، تشخیص علائم راهنمایی و ... استفاده کرده­اند. رویکرد SVM به این صورت است که در فاز آموزش، سعی می­شود که مرز تصمیم گیری (Decision Boundry) به گونه­ای انتخاب گردد که حداقل فاصله آن با هر یک از دسته­های مورد نظر ماکزیمم گردد. این نوع انتخاب باعث می­شود که تصمیم گیری ما در عمل، شرایط نویزی را به خوبی تحمل کند و پاسخ دهی خوبی داشته باشد. این نحوه انتخاب مرز بر اساس نقاطی به نام بردارهای پشتیبان انجام می­شود. در این گزارش ما ابتدا مفاهیمی چون تعمیم پذیری یک ماشین شناسایی الگو و بعد VC را که کاربرد زیادی در مفاهیم ماشین­های دسته بندی دارند بررسی می­کنیم و سپس به توضیح بردارهای پشتیبان خطی، غیر خطی و توابع کرنل می­پردازیم. در نهایت نیز بعد VC را برای برخی از این توابع مورد مطالعه قرار می­دهیم

پروژه تشخیص افسردگی با شبکه عصبی RBF و MLP و SVM با نرم افزارMATLAB

اختصاصی از فی فوو پروژه تشخیص افسردگی با شبکه عصبی RBF و MLP و SVM با نرم افزارMATLAB دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پیاده سازی تشخیص افسردگی با شبکه عصبی RBF و SVM و MLP  همراه با مقایسه عملکردی آنها در اجرا و تشخیص است که یکسری داده را از فایل اکسل دریافت کرده و در پایان یکی از مقادیر افسردگی ثانویه، افسردگی اساسی، افسردگی دو قطبی نوع یک و نوع دو را تشخیص می دهد.در این پروژه از Kmeans نیز استفاده شده است. همچنین این پروژه دارای فایل راهنما و آموزش خط به خط قسمت های مختلف برنامه به زبان فارسی می باشد.چند صفحه نخست این راهنما و آموزش را می توانید از اینجا به صورت رایگان دریافت کنید.همچنین برای مشاهده نحوه کار برنامه ویدئویی آماده شده است که شما عزیزان می توانید آن را به صورت رایگان از این لینک دریافت کنید.قابل ذکر است قیمت چنین برنامه ای در سراسر نت حدود 200تا400هزارتومان است اما وب سایت ما توانسته است آن را با قیمتی رقابتی و با حذف واسطه ها به فروش بگذارد.

عکس از محیط برنامه:

دانلود کد متلب HOG و LBP. با استفاده از SVM جهت طبقه بندی

اختصاصی از فی فوو دانلود کد متلب HOG و LBP. با استفاده از SVM جهت طبقه بندی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

در این برنامه متلب روش های HOG و LBP ادغام شده اند. از SVM هم جهت طبقه بندی استفاده شده است