Написал рецензию в тусовке литература
0
0 7 Октября Ответить
Написал рецензию в тусовке кино
0
0 4 Сентября Ответить
Написал рецензию в тусовке
1
0 1 Ноября 2017 Ответить
Написал рецензию в тусовке литература
0
0 25 Июня 2017 Ответить
Написал рецензию в тусовке литература
0
0 24 Июня 2017 Ответить
Для быстрого поиска начните вводить запрос
Defining Stochastic Inference To Improve Pattern Recognition
от 6 643 руб.

Stochastic inference is defined as an accuracy measure over the decision of a learning algorithm. The typical accuracy measures used for pattern recognition are confidence and credibility. These measures are challenging to define, compute and exploit to improve pattern recognition. In this research we define a confidence and a credibility measure based on the VC dimension of a learning algorithm defined by Vapnik and Chervonenkis and the notion of algorithmic randomness as defined by Kolmogorov. The resulting confidence and credibility measures are applied to pattern recognition methods to improve their accuracy. This is accomplished by developing a multi-level architecture based on the defined confidence and credibility. In addition these defined measures are used to extend the binary classification of a single SVM to multi-class prediction. The benefits of the proposed architecture and the multi-class SVM are demonstrated on the following classification problems: agitation...

0.0
Ваша оценка 0.0 Отменить оценку
  • Год выхода
    2013
  • Издательства
    LAP Lambert Academic Publishing
Персоны
Автор
Рецензии (0)
Авторизуйтесь чтобы писать рецензии. Все рецензии
Комментарии (0)
Авторизуйтесь чтобы оставлять комментарии.

Поделитесь с друзьями