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使用訓練集來獲得參考集( reference set )的過程叫做學習( learning )。參考集再由檢驗集來檢驗它的分類精確度。由於訓練集和檢驗集的資料不能有重疊的情形,所以當使用基因演算法[ 12,13 ]來設計分類器時,在經訓練階段所產生出的最佳參考集,經檢驗集檢驗 ...
使用訓練集來獲得參考集( reference set )的過程叫做學習( learning )。參考集再由檢驗集來檢驗它的分類精確度。由於訓練集和檢驗集的資料不能有重疊的情形,所以當使用基因演算法[ 12,13 ]來設計分類器時,在經訓練階段所產生出的最佳參考集,經檢驗集檢驗 ...
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型 k - NNR 分類器所提出的目標函數,它是將分類正確率和參考集數目兩個目標函數用一個權重做線性組合。在第(三)節我們提出一個不採用權重的新目標函數,這是我們考量參考集數目和分類正確率的多目標( multi - criteria )函數的一個新觀點的解法。
型 k - NNR 分類器所提出的目標函數,它是將分類正確率和參考集數目兩個目標函數用一個權重做線性組合。在第(三)節我們提出一個不採用權重的新目標函數,這是我們考量參考集數目和分類正確率的多目標( multi - criteria )函數的一個新觀點的解法。
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我們可以根據內直交表的每一列水準組合,從訓練集中選出一組參考集,然後此一參考集再根據非權重型目標函數中的 J , ( R ) ,以 m 個訓練樣本集合,重覆做 m 次實驗,將結果記錄在 ynm 。做完實驗後,接下來是進行實驗資料分析,首先是計算 SNR Yn SNR = 5 ...
我們可以根據內直交表的每一列水準組合,從訓練集中選出一組參考集,然後此一參考集再根據非權重型目標函數中的 J , ( R ) ,以 m 個訓練樣本集合,重覆做 m 次實驗,將結果記錄在 ynm 。做完實驗後,接下來是進行實驗資料分析,首先是計算 SNR Yn SNR = 5 ...
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