Участник:Tatarchuk

Материал из MachineLearning.

Версия 11:52, 14 мая 2008 (править) Tatarchuk (Обсуждение | вклад) ← К предыдущему изменению		Версия 11:54, 14 мая 2008 (править) (отменить) Tatarchuk (Обсуждение | вклад) К следующему изменению →
Строка 8:		Строка 8:
	== Полезные ссылки ==		== Полезные ссылки ==
-	* [http://vak.ed.gov.ru/ Высшая аттестационная комиссия РФ (ВАК)]	+	* [http://vak.ed.gov.ru/ '''В'''ысшая '''А'''ттестационная '''К'''омиссия РФ (ВАК)]
	== Конференции ==		== Конференции ==
	'''Российкие'''		'''Российкие'''
-	* [http://www.mmro.ru Математические методы распознавания образов (ММРО)]	+	* [http://www.mmro.ru '''М'''атематические '''М'''етоды '''Р'''аспознавания '''О'''бразов (ММРО)]
-	* [http://www.twim.crimea.edu/ Интеллектуализация обработки информации 2006 (ИОИ 2008)]	+	* [http://www.twim.crimea.edu/ '''И'''нтеллектуализация '''О'''бработки '''И'''нформации 2006 (ИОИ 2008)]
-	* Распознавание образов и анализ изображений (РОАИ)	+	* '''Р'''аспознавание '''О'''бразов и '''А'''нализ '''И'''зображений (РОАИ)
	'''Зарубежные'''		'''Зарубежные'''

---

Версия 11:54, 14 мая 2008

Татарчук Александр Игоревич

Содержание 1 Cтатьи проекта 2 Полезные ссылки 3 Конференции 4 Софт 5 Публикации

Cтатьи проекта

• Вапник Владимир Наумович

• Машина опорных векторов

Полезные ссылки

• Высшая Аттестационная Комиссия РФ (ВАК)

Конференции

Российкие

• Математические Методы Распознавания Образов (ММРО)
• Интеллектуализация Обработки Информации 2006 (ИОИ 2008)
• Распознавание Образов и Анализ Изображений (РОАИ)

Зарубежные

• International Conference of Machine Learning 2008 (ICML 2008)

• International Conference of Pattern Recognition 2008 (ICPR 2008)

• International Conference of Machine Learning and Cibernatics (ICMLC)

Софт

• Mosek Optimization SoftWare (Документация)

Солвер для решения общих задач линейного и квадратичного программирования. Доступна многократная полугодовая студенческая лицензия.

• SVMLight

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.

• LIBSVM и SVMLinear

Эффективные и простые в использовании реализации SVM на С++ со схожими интерфейсами. В SVMLinear реализована только линейная классификация. Работают с большими выборками.

Публикации