Link tải luận văn miễn phí cho ae
NHẬN XÉT CỦA HỘI ĐỒNG 3
Chương I: GIỚI THIỆU VỀ MÁY HỌC 4
( Machine learning ) 4
I GIỚI THIỆU: 4
1.1 Định nghĩa ‘học’ 5
1.2. Khái niệm về học máy 6
1.3 Các tiếp cận học 7
1.4 Tương tác với con người 7
II. QUÁ TRÌNH HỌC MÁY 8
2.1 Quá trình trích tri thức từ dữ liệu 8
2.2 Phân loại học 8
2.3 Dữ liệu 8
2.4 Giao thức 8
2.5 Tiêu chuẩn thành công 8
2.6 Không gian biểu diễn 9
2.7 Bản chất của các thuộc tính 10
2.8 Tiền xử lý dữ liệu 10
2.10 Tập mẫu 11
2.11 Tìm kiếm trong không gian giải thuyết 11
III. CÁC LOẠI GIẢI THUẬT TRONG MÁY 11
3.1 Các loại giải thuật. 11
3.2 Các chủ đề về học máy 12
Chương II: HỌC NỬA GIÁM SÁT 14
(Semi-supervised learning ) 14
I. TỔNG QUAN 14
1.1 Giới thiệu về học có giám sát (supervised learning) và không có giám sát (unsupervised learning) 14
a. Học có giám sát: 14
b. Học không có giám sát: 17
1.2 Khái niệm về học nửa giám sát 18
II. MỘT SỐ GIẢI THUẬT TRONG HỌC NỬA GIẤM SÁT 19
2.1 Generative Models 19
2.1.1 Giới thiệu về “Generative Models” 19
2.1. Generative Models trong Semi - supervised learning 19
2.1.3 Ưu điểm và nhược điểm của giải thuật 22
2.1.5 Ứng dụng của mô hình 22
2.2 Semi – superviesd Suport vector machines 23
2.2.1 Giới thiệu về S3VM 23
2.2.2 Giải thuật S3MV 24
2.2.3 Kết luận về S3VM 25
2.3 Self-training 26
CHƯƠNG III. SELF – TRAINING VÀ BÀI TOÁN NHẬN DẠNG KÝ TỤ TRÊN ẢNH 27
I. GIẢI THUẬT SELF – TRAINING 27
1.1 Giới thiệu về Self – training 27
1.2 Giải thuật 27
1.3 Đánh giá giải thuật 28
II. BÀI TOÁN NHẬN DẠNG KÝ TỰ TRÊN ẢNH 28
2.1 Phân tích bài toán 28
2.2 Hướng giải quyết bài toán. 28
I. KẾT QUẢ BAN ĐẦU ĐÃ ĐẠT ĐƯỢC 30
II. HƯỚNG PHÁT TRIỂN 30
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
NHẬN XÉT CỦA HỘI ĐỒNG 3
Chương I: GIỚI THIỆU VỀ MÁY HỌC 4
( Machine learning ) 4
I GIỚI THIỆU: 4
1.1 Định nghĩa ‘học’ 5
1.2. Khái niệm về học máy 6
1.3 Các tiếp cận học 7
1.4 Tương tác với con người 7
II. QUÁ TRÌNH HỌC MÁY 8
2.1 Quá trình trích tri thức từ dữ liệu 8
2.2 Phân loại học 8
2.3 Dữ liệu 8
2.4 Giao thức 8
2.5 Tiêu chuẩn thành công 8
2.6 Không gian biểu diễn 9
2.7 Bản chất của các thuộc tính 10
2.8 Tiền xử lý dữ liệu 10
2.10 Tập mẫu 11
2.11 Tìm kiếm trong không gian giải thuyết 11
III. CÁC LOẠI GIẢI THUẬT TRONG MÁY 11
3.1 Các loại giải thuật. 11
3.2 Các chủ đề về học máy 12
Chương II: HỌC NỬA GIÁM SÁT 14
(Semi-supervised learning ) 14
I. TỔNG QUAN 14
1.1 Giới thiệu về học có giám sát (supervised learning) và không có giám sát (unsupervised learning) 14
a. Học có giám sát: 14
b. Học không có giám sát: 17
1.2 Khái niệm về học nửa giám sát 18
II. MỘT SỐ GIẢI THUẬT TRONG HỌC NỬA GIẤM SÁT 19
2.1 Generative Models 19
2.1.1 Giới thiệu về “Generative Models” 19
2.1. Generative Models trong Semi - supervised learning 19
2.1.3 Ưu điểm và nhược điểm của giải thuật 22
2.1.5 Ứng dụng của mô hình 22
2.2 Semi – superviesd Suport vector machines 23
2.2.1 Giới thiệu về S3VM 23
2.2.2 Giải thuật S3MV 24
2.2.3 Kết luận về S3VM 25
2.3 Self-training 26
CHƯƠNG III. SELF – TRAINING VÀ BÀI TOÁN NHẬN DẠNG KÝ TỤ TRÊN ẢNH 27
I. GIẢI THUẬT SELF – TRAINING 27
1.1 Giới thiệu về Self – training 27
1.2 Giải thuật 27
1.3 Đánh giá giải thuật 28
II. BÀI TOÁN NHẬN DẠNG KÝ TỰ TRÊN ẢNH 28
2.1 Phân tích bài toán 28
2.2 Hướng giải quyết bài toán. 28
I. KẾT QUẢ BAN ĐẦU ĐÃ ĐẠT ĐƯỢC 30
II. HƯỚNG PHÁT TRIỂN 30
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
You must be registered for see links