Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
The current trend of growth of information reveals that it is inevitable that large-scale learning problems become the norm. In this paper, we propose and analyze a novel Low-density Cut based tree Decomposition method for large-scale SVM problems, called LCD-SVM. The basic idea here is divide and conquer: use a decision tree to decompose the data space and train SVMs on the decomposed regions. Specifically,...
Based on the interactive proof of Hamiltonian Cycle (HC) of large directed graph, which is a ??-protocol, we construct a perfectly hiding and computationally binding trapdoor commitment in 2-round from any one-way permutation. Then, based on this trapdoor commitment, we construct perfect zero-knowledge argument of knowledge with negligible error probability in 2-round for NP, assuming only the existence...
In this paper, we propose a fast semi-supervised learning algorithm based on the bisecting clustering. The key idea of the proposed algorithm is dividing data into two sub clusters each time by using bisecting clustering and parts of the features of the data. The time complexity of the algorithm is nearly linear to the data size. Numerical comparisons with several existing methods for the UCI datasets...
The closest string problem is an NP-hard problem, which arises in computational molecular biology and coding theory. Its task is to find a string that minimizes maximum Hamming distance to a given set of strings. In this paper, a compounded genetic and simulated annealing algorithm (CGSA) which combines the merits of genetic algorithms and simulated annealing is presented to solve CSP. An adapting...
<para> Support vector machines (SVMs), which were originally designed for binary classifications, are an excellent tool for machine learning. For the multiclass classifications, they are usually converted into binary ones before they can be used to classify the examples. In the one-against-one algorithm with SVMs, there exists an unclassifiable region where the data samples cannot be classified...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.