ساخت پاوپوینت با هوش مصنوعی
کم تر از 5 دقیقه با هوش مصنوعی کافه پاورپوینت ، پاورپوینت بسازید
برای شروع ساخت پاورپوینت کلیک کنید
شما در این مسیر هستید :خانه / محصولات /powerpoint / دانلود پاورپوینت کامل استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM)برای تشخیص گوینده (کد9214)
سفارش انجام پاورپوینت - بهترین کیفیت - کم ترین هزینه - تحویل در چند ساعت 09164470871 ای دی e2proir
دانلود پاورپوینت کامل استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM)برای تشخیص گوینده (کد9214)
شناسه محصول و کد فایل : 9214
نوع فایل : Powerpoint پاورپوینت
قابل ویرایش تمامی اسلاید ها دارای اسلاید مستر برای ویرایش سریع و راحت تر
امکان باز کردن فایل در موبایل - لپ تاپ - کامپیوتر و ...
با یک خرید میتوانید بین 342000 پاورپینت ، 25 پاورپوینت را به مدت 7 روز دانلود کنید
فایل های مشابه شاید از این ها هم خوشتان بیاید !!!!
توضیحات محصول دانلود پاورپوینت کامل استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM)برای تشخیص گوینده (کد9214)
دانلود پاورپوینت کامل استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM)برای تشخیص گوینده
\nدانلود پاورپوینت کامل ایجاد انگیزه و تاثیر ان در پیشرفت تحصیلی
\n عنوان های پاورپوینت : \n\n \n\nاستفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM)برای تشخیص گوینده\n\nفهرست مطالب\n\nتشخیص گوینده\n\nاستخراج ویژگی برای کاهش ابعاد\n\nاستخراج ویژگی برای تشخیص گوینده\n\nمسئله دستهبندی و جداسازی نمونهها از روی ویژگی‌ها\n\nمقدمه (ادامه)\n\n \n\nمعیار مقایسه\n\nخطای روش\n\nبعد VC\n\nمثال بعد VC\n\nبعد VC توابع خطی\n\nتخمین میزان خطا\n\nمثالی از رابطه قبل\n\nدستهبندی کننده خطی\n\nدستهبندی خطی بهینه\n\nKFD : Kernel Fisher Discriminant\n\nSVM: Support Vector Machines\n\nپیدا کردن دستهبندی کننده خطی\n\nپیدا کردن دستهبندی کننده خطی (ادامه)\n\nضرایب لاگرانژ\n\nاستفاده از ضرایب لاگرانژ\n\nاستفاده از فضاهای بالاتر\n\nاستفاده از توابع هسته\n\nچند تابع هسته معروف\n\nاستفاده از تابع هسته\n\nاستفاده از تابع هسته (ادامه)\n\nمثال\n\nخطای یادگیری غیر صفر\n\n \n\nرابطه تعداد بردار پشتیبان و خطای تست\n\nحالت چند کلاسه\n\nمجموعه Switchboard\n\nنمونه ای از نتایج استفاده از SVM\nدانلود پاورپوینت مهندسی مکانیک گرایش مکانیک در طراحی جامدات
\n\n\n\nقسمت ها و تکه های اتفاقی از فایل\n\nتشخیص گوینده\n\nاستخراج ویژگی برای تشخیص گوینده\n\nمسئله دستهبندی و جداسازی نمونهها از روی ویژگی‌ها\n\nمعیار مقایسه دستهبندی کنندهها\n\nدستهبندی کننده خطی\n\nپیدا کردن دستهبندی خطی بهینه\n\nاستفاده از فضاهای بالاتر و توابع هسته\n\nحالت خطای یادگیری غیر صفر\n\nیادگرفتن مفاهیم از روی نمونههای آموزشی\n\nسادهترین حالت: حالت دو کلاسه\n\nنمونههای مثبت\n\nنمونههای منفی\n\nفضای چند بعدی\n\nنمونهها: بردارهای عددی\n\nVC: Vapnik Chervonenkis\n\nویژگی یک خانواده از توابع\n\nبیان کننده میزان انعطاف یک تابع در دستهبندی حالات مختلف\n\nبرای حالت دو کلاسه: حداکثر تعداد نمونههای مختلف (h) که به ازای هر حالت از ۲h برای نمونهها، تابعی در خانواده باشد که تمامی نمونهها را به درستی نشان دهد.\n\n \n\nهدف: انتخاب تابع خطی (ابر صفحه) بهینه\n\nنیاز به معیار بهینه بودن\n\nSVM : بیشتر کردن حداقل فاصله نمونهها تا خط\n\nKFD: بیشتر کردن فاصله دستهها و کمتر کردن پراکندگی دستهها\n\n \n\n۳۰ تا ۷۰ درصد پروژه / پاورپوینت / پاور پوینت / سمینار / طرح های کار افرینی / طرح توجیهی / پایان نامه/ مقاله ( کتاب ) های اماده به صورت رایگان میباشد
