核函数

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1.
kernel function
核函数(Kernel Function)，为了解决完美分离的问题，SVM还提出一种思路，就是将原始数据映射到高维空间中去，直觉上可以 …
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2.
Kernels
7 核函数（Kernels） 考虑我们最初在“线性回归”中提出的问题，特征是房子的面积x，这里的x是实数，结果y是房子的价格。假 …
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3.
kernel method
粗略的看了一下，英文水平有限，很多都看不懂比如“核函数” （kernel method）、“支持向量机SVM”等，以后有机会作这方面 …
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4.
SVM
中国人工智能学会 CAAI ... Laguerre 滤波器 SVM 核函数 TSK 模糊模型 ...
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5.
KPCA
在 PCA 方法中应用核函数（KPCA）， 可以通过选择合适的核来突出数据的特 征， 使原来线性不可分的数据在核空间中线性 …
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6.
Gabor
中国人工智能学会 CAAI ... IP 组播 Gabor 核函数 Lagrange 乘数法 ...
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1.
This paper combines the good characteristics of two or more functions, forming mixtures of kernels function.
本文把两个或是多个函数的优点组合起来，构成混合核函数。
běn wén bǎ liǎng gè huò shì duō gè hán shù de yōu diǎn zǔ hé qǐ lái , gòu chéng hùn hé hé hán shù 。
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2.
Experimental results show that the constructed kernels used with an SVM classifier perform better than the existing sequence-based methods.
实验结果表明使用我们构造的核函数的支持向量机可以取得比现有的基于序列的方法更好的结果。
shí yàn jié guǒ biǎo míng shǐ yòng wǒ men gòu zào de hé hán shù de zhī chí xiàng liàng jī kě yǐ qǔ de bǐ xiàn yǒu de jī yú xù liè de fāng fǎ gèng hǎo de jié guǒ 。
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3.
The well-known "singularity" problem is one of the major defects in kernel-based video object tracking.
“无穷多解”问题，是基于核函数的视频物体跟踪算法的主要问题。
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4.
SVM kernel function is one of the most critical factors that affect the recognition rate.
SVM核函数是众多影响识别率因素中最明显的。
SVM hé hán shù shì zhòng duō yǐng xiǎng shí bié lǜ yīn sù zhōng zuì míng xiǎn de 。
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5.
The key technology improves the system recognition rate is the SVM kernel function and parameter optimization.
该系统提高识别率的技术关键是SVM核函数的选取及其参数优化。
gāi xì tǒng tí gāo shí bié lǜ de jì shù guān jiàn shì SVM hé hán shù de xuǎn qǔ jí qí cān shù yōu huà 。
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6.
In the modeling of structure, the hybrid kernel was applied, and the genetic algorithm was used to optimize the parameters of SVM.
在模型构造中，采用混合核函数，并利用遗传算法优化混合核函数支持向量机参数。
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7.
According to statistic learning theory, we use kernel functions to map the training samples into a high dimensional space for training.
根据统计学原理，使用核函数将样本映射到高维空间进行训练。
gēn jù tǒng jì xué yuán lǐ , shǐ yòng hé hán shù jiāng yàng běn yìng shè dào gāo wéi kōng jiān jìn xíng xùn liàn 。
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8.
And the online learning ability of this algorithm is increased by the incremental kernel function algorithm.
同时利用递推的核函数计算方法增强了该算法的在线学习能力。
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9.
Kernel parameter of the SVC algorithm plays an important role in clustering formation, which affects the boundary and shape of cluster.
SVC算法中的核函数参数对聚类的形成起着决定性的作用，并影响着聚类的边界和形状。
SVC suàn fǎ zhōng de hé hán shù cān shù duì jù lèi de xíng chéng qǐ zhe jué dìng xìng de zuò yòng , bìng yǐng xiǎng zhe jù lèi de biān jiè hé xíng zhuàng 。
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10.
The results indicate that the AUC value is closely related with the kernel functions and multi-class transformation metho.
实验结果表明，AUC值和核函数和多类转换方法的选取都有着密切的联系。
shí yàn jié guǒ biǎo míng , AUC zhí hé hé hán shù hé duō lèi zhuǎn huàn fāng fǎ de xuǎn qǔ dōu yǒu zhe mì qiè de lián xì 。
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