加载中...
扫一扫
下载苏宁易购APP
关注苏宁推客公众号
自购省钱·分享赚钱
下载苏宁金融APP
关注苏宁易购服务号
用户评价:----
物流时效:----
售后服务:----
实名认证领苏宁支付券立即领取 >
¥
提前抢
SUPER会员专享
由于此商品库存有限,请在下单后15分钟之内支付完成,手慢无哦!
欢迎光临本店铺
点我可查看更多商品哦~
100%刮中券,最高50元无敌券,券有效期7天
亲,今日还有0次刮奖机会
我的云钻:0
您的云钻暂时不足,攒足云钻再来刮
恭喜获得1张券!
今天的机会已经全部用完了,请明天再来
恭喜刮出两张券,请选择一张领取
活动自2017年6月2日上线,敬请关注云钻刮券活动规则更新。
如活动受政府机关指令需要停止举办的,或活动遭受严重网络攻击需暂停举办的,或者系统故障导致的其它意外问题,苏宁无需为此承担赔偿或者进行补偿。
基于支持向量机的分类问题研究 宋慧玲,张仲广,夏冰 著 专业科技 文轩网
¥ ×1
商品
服务
物流
https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html
基于支持向量机的分类问题研究
无
本书由浅入深,前期在支持向量机基础上,引入模糊隶属度函数,对不同样本选取不同权重,通过样本模糊隶属度的值确定该样本隶属某一类的程度,为提高SVM抗噪能力,应用模糊支持向量机对英语语篇进行情感分类,分类效果优于支持向量机的分类。在前期研究的基础之上,分别应用SVM和FSVM进行了中文语篇的情感分类,并对分类效果进行对比。仿真实验的结果说明,针对中文本进行情感分类,模糊支持向量机分类效果优于支持向量机。为了验证最小二乘支持向量机方法的可行性和优越性,先将最小二乘支持向量机方法应用于经济领域,验证了最小二乘支持向量机方法的可行性,继而分别以“车评”和“影评”作为样本,应用最小二乘支持向量机方法进行中文语篇的情感分类。
宋慧玲,副教授,现工作于哈尔滨金融学院基础教研部。本科毕业于哈尔滨师范大学数学教育专业。硕士、博士均毕业于日本广岛大学工学部应用数学专业,主要的研究方向为应用数学的线性代数及统计学。在日本东京理科大学进行为期一年的博士后研究。张仲广,黑龙江省双城县,副教授,现工作于哈尔滨学院马克思主义学院。夏冰,哈尔滨人,副教授,现工作于哈尔滨金融学院基础教研部。
抢购价:¥ 38.00
易购价:¥ 38.00
注:参加抢购将不再享受其他优惠活动
亲,很抱歉,您购买的宝贝销售异常火爆,让小苏措手不及,请稍后再试~
验证码错误
看不清楚?换一张
确定关闭
亲,大宗购物请点击企业用户渠道>小苏的服务会更贴心!
亲,很抱歉,您购买的宝贝销售异常火爆让小苏措手不及,请稍后再试~
查看我的收藏夹
非常抱歉,您前期未参加预订活动,无法支付尾款哦!
关闭
抱歉,您暂无任性付资格
继续等待
0小时0分
立即开通
SUPER会员