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.
This paper presents a support vector machine (SVM) model structure, the genetic algorithm parameters of the model portfolio optimization model, and used for non-linear pattern recognition. The method is not only effective for linear problems, nonlinear problems application and simple and easy, but also proves better than the multi-segment linear classifier design methods and BP network algorithm that...
In this paper we present surface electromyo-graphic (EMG) data collected from 16 channels on five unimpaired subjects and one transradial amputee performing 12 individual finger movements and a rest class. EMG were processed using a traditional Time Domain feature-set and classifiers: a Linear Discriminant Analysis (LDA) a k-Nearest Neighbors (k-NN) and Support Vector Machine (SVM). Using continuous...
Feature selection for ensembles can often improve generalization accuracy of classifiers. In this paper we present a strategy on the feature selection for ensembles based on a hierarchical Non-dominated Sorting in Genetic Algorithms (NSGA-II) proposed by Deb. The first level of our strategy performs feature selection in order to generate a set of good classifiers, the second one deletes redundant...
Balancing Recall and Precision of rare class in cost-sensitive classification is a general problem. In this paper, we propose a novel cost-sensitive learning algorithm, named Adaptive Cost Optimization (AdaCO), which uses the resampling and genetic algorithm to build convex combination composite classifiers. In every base classifier's building, we use G-mean over Recall and Precision of rare class...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.