Код товара: 5188083814
Постоплата
Using support vector machines in fuzzy classification
Тип книги:
Печать по требованию
О товаре
Перейти к описанию
Автор на обложке
Vyoral Zdeněk
Год выпуска
2026
Тип бумаги в книге
Офсетная
Тип обложки
Мягкая обложка
Тип книги
Печать по требованию
О книге
Печатная книга «Using support vector machines in fuzzy classification» в мягкой обложке, язык - английский. В книге 56 страниц, она напечатана на белой офсетной бумаге плотностью 80 г/м². Формат издан
1 181 ₽
Магазин
Подписаться
Т8 Информационные т...
Перейти4.9
Чат
Заказы
38.1 K
О магазине
Часто задаваемые вопросы
Описание
Using support vector machines in fuzzy classificationПечатная книга «Using support vector machines in fuzzy classification» в мягкой обложке, язык - английский. В книге 56 страниц, она напечатана на белой офсетной бумаге плотностью 80 г/м². Формат издания — 152x229 мм. Все книги аккуратно упаковываем в прочный трёхслойный непрозрачный картонный конверт.
Fuzzy classification is one of methods used for pattern classification, which is germane to many engineering applications. An output from fuzzy classification is an assignment of patterns to fuzzy classes. There are several methods for fuzzy classification; in this paper we propose a new method based on the soft margin support vector machines classifier (C-SVM). These classifiers are based on statistical learning theory and they are widely used in pattern classification. In our approach, the decision boundary and slack variables obtained from C-SVM are used for the definition of a new optimization problem. The goal is to find an optimal parametrized transformation function T , which transforms the distance of a pattern from de-cision boundary to its membership degree. Quadratic programming is used to find suitable values for the parameters of T . The development of the full scope of this new fuzzy classification method is still in progress.
Fuzzy classification is one of methods used for pattern classification, which is germane to many engineering applications. An output from fuzzy classification is an assignment of patterns to fuzzy classes. There are several methods for fuzzy classification; in this paper we propose a new method based on the soft margin support vector machines classifier (C-SVM). These classifiers are based on statistical learning theory and they are widely used in pattern classification. In our approach, the decision boundary and slack variables obtained from C-SVM are used for the definition of a new optimization problem. The goal is to find an optimal parametrized transformation function T , which transforms the distance of a pattern from de-cision boundary to its membership degree. Quadratic programming is used to find suitable values for the parameters of T . The development of the full scope of this new fuzzy classification method is still in progress.
- Артикул
- 5188083814
- Автор на обложке
- Vyoral Zdeněk
- Год выпуска
- 2026
- Тип бумаги в книге
- Офсетная
- Тип обложки
- Мягкая обложка
- Тип книги
- Печать по требованию
- Язык издания
- Английский
- Количество страниц
- 56
- Размеры, мм
- 152x229
- Вес товара, г
- 105
- ISBN
- 9783659678868
- Возрастные ограничения
- 12+
Подборки товаров в категории Учебники для абитуриентов, студентов и аспирантов
Отзывы о товаре
0
Using support vector machines in fuzzy classification
Рейтинга пока нет. Он формируется на основе актуальных отзывов на заказанные и оплаченные товары
Как правильно задавать вопросы?
Будьте вежливы и спрашивайте о товаре, на карточке которого вы находитесь
Если вы обнаружили ошибку в описанием товара, воспользуйтесь функцией
Как отвечать на вопросы?
Отвечать на вопросы могут клиенты, купившие товар, и официальные представители.
Выбрать «Лучший ответ» может только автор вопроса, если именно этот ответ ему помог.