如何解決數據缺失問題？

當處理數據時，常常會遇到缺失數據的情況。缺失數據可能由于各種原因引起，例如傳感器故障、人為錯誤、數據采集問題等。

2023-06-20 標簽：神經網絡向量機機器學習 1.6萬 0

如何正確對SVM核函數的選擇提升向量機性能

在現實任務中，原始樣本空間中可能不存在這樣可以將樣本正確分為兩類的超平面，但是我們知道如果原始空間的維數是有限的，也就是說屬性數是有限的，則一定存在一個...

2017-12-22 標簽：向量機核函數深度學習 1.1萬 0

機器學習-8. 支持向量機(SVMs)概述和計算

支持向量機(Support Vector Machine: SVM)是一種非常有用的監督式機器學習算法

2018-04-02 標簽：向量機支持向量機機器學習 5275 0

為什么要引進傅里葉級數？傅里葉級數的物理意義是什么？

談到傅里葉級數，我們先要談傅里葉變換?；\統來說，傅里葉變換的目的將一個信號從時域變換到頻域進行分析，原因是很多在時域內看不見的特性在頻域內能很清楚地得到。

2023-08-09 標簽：向量機振幅儀傅里葉變換 4715 0

關于支持向量機(SVMs)

支持向量機(Support Vector Machine: SVM)是一種非常有用的監督式機器學習算法

2018-04-02 標簽：向量機機器學習 4233 0

怎樣使用CORDIC算法求解角度正余弦呢？

CORDIC（Coordinate Rotation Digital Computer）算法即坐標旋轉數字計算方法，是J.D.Volder1于1959年...

2023-08-31 標簽：fpga寄存器向量機 2782 0

什么是向量數據庫？關系數據庫和向量數據庫之間的區別是什么？

向量數據庫是一種以向量嵌入（高維向量）方式存儲和管理非結構化數據（如文本、圖像或音頻）的數據庫，以便于快速查找和檢索類似對象。

2023-08-16 標簽：存儲器向量機機器學習 2558 0

語音識別系統的基本結構及分類介紹

自動語音識別技術，簡單來說其實就是利用計算機將語音信號自動轉換為文本的一項技術。這項技術同時也是機器理解人類言語的第一個也是很重要的一個過程。

2023-09-14 標簽：人機交互神經網絡向量機 1832 0

支持向量機尋找最優分類超平面的優化問題

根據，在線性可分情況下，支持向量機尋找最優分類超平面的優化問題

2023-05-11 標簽：向量機機器學習卷積神經網絡 1743 0

一種層次權重決策分析方法

層次分析法(Analytic Hierarchy Process)是美國運籌學家薩蒂于上世紀70年代初，為美國國防部研究“根據各個工業部門對國家福利的貢...

2023-07-20 標簽：向量機AHP功率矩陣 1689 0

知識圖譜嵌入模型 (KGE) 的總結和比較

知識圖譜嵌入(KGE)是一種利用監督學習來學習嵌入以及節點和邊的向量表示的模型。它們將“知識”投射到一個連續的低維空間，這些低維空間向量一般只有幾百個維...

2023-07-31 標簽：嵌入式系統向量機卷積神經網絡 1548 0

支持向量機（系統識別的性能度量之ROC曲線）

ROC曲線的英文名稱為Receiver Operating Characteristic Curve，中文譯為受試者工作特征曲線。

2023-06-26 標簽：向量機機器學習 1437 0

支持向量機（兵王問題描述）

本文主要內容為采用支持向量機（SVM）解決國際象棋兵王問題。

2023-06-09 標簽：向量機SVM機器學習 1432 0

基于ChatGLM2和OpenVINO?打造中文聊天助手

ChatGLM 是由清華大學團隊開發的是一個開源的、支持中英雙語的類 ChatGPT 大語言模型，它能生成相當符合人類偏好的回答, ChatGLM2 ...

2023-08-24 標簽：編碼器向量機cache技術 1387 0

大模型基礎Transformer結構的原理解析

該研究的結果適用于一般數據集，可以擴展到交叉注意力層，并且研究結論的實際有效性已經通過徹底的數值實驗得到了驗證。該研究建立一種新的研究視角，將多層 tr...

2023-09-07 標簽：AI向量機Transformer 1296 0

支持向量機尋找的最優分類直線應滿足哪些條件？

該直線處于間隔的中間，其與所有支持向量（任意一條可將訓練樣本完全分類的直線分別向兩側被平行移動時，最先穿過的一個或幾個訓練樣本）的距離相等。

2023-05-08 標簽：向量機機器學習 1274 0