Участник:Tatarchuk
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(→Вспомогательные статьи) |
(→Недописанные статьи) |
||
Строка 5: | Строка 5: | ||
=== Недописанные статьи === | === Недописанные статьи === | ||
*[[Вапник, Владимир Наумович|Вапник Владимир Наумович]] | *[[Вапник, Владимир Наумович|Вапник Владимир Наумович]] | ||
- | |||
*[[Машина опорных векторов]] | *[[Машина опорных векторов]] | ||
+ | |||
=== Вспомогательные статьи === | === Вспомогательные статьи === | ||
* [[MachineLearning:Справка]] | * [[MachineLearning:Справка]] |
Версия 10:07, 16 мая 2008
Татарчук Александр Игоревич
Содержание |
Участие в проекте
Недописанные статьи
Вспомогательные статьи
- MachineLearning:Справка
- Википедия:Как править статьи
- Википедия:Оформление статей, правила русской типографики
- Википедия:Вставка специальных символов
- Википедия:Формулы
- Википедия:Как делать таблицы
- Википедия:Изображения
Полезная информация
ВАК
- Высшая аттестационная комиссия РФ (ВАК)
- Перечень ведущих российских рецензируемых научных журналов и изданий ВАК (редакция апрель 2008 года)
- О зарубежных научных журналах и изданиях, в которых могут быть опубликованы основные научные результаты диссертации на соискание ученой степени доктора и кандидата наук
- Web of Science: Science Citation Index Expanded (индекс цитируемости зарубежных журналов по естественным наукам, одобренный ВАК)
Российские конференции
- Математические Методы распознавания образов (ММРО)
- Интеллектуализация обработки информации 2006 (ИОИ 2008)
- Распознавание образов и анализ изображений (РОАИ)
Зарубежные конференции
ПО
Солвер для решения общих задач линейного и квадратичного программирования. Доступна многократная полугодовая студенческая лицензия.
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.
Эффективные и простые в использовании реализации SVM на С++ со схожими интерфейсами. В SVMLinear реализована только линейная классификация. Работают с большими выборками.