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MM
工业环境下声音事件分类:管道泄漏检测应用案例
本文提出了一种多阶段机器学习(ML)管道泄漏检测流程,该流程通过特征选择和提取基于时间的特征等多个步骤处理复杂嘈杂环境数据,将结果送入适用于数据量大幅降低和复杂度较低的支持向量机(SVM),在包含噪声和泄漏的数据集上取得了 99%的准确率和
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2 years ago
MM
UCI 机器学习库中 11 个不同数据集上 KNN、SVM、LMNN 和 ENN 算法准确率变化的研究和观察
本研究实现四种主流的机器学习算法在十一个数据集上,分析它们的准确性,并且探讨机器学习算法与数据维度之间的关系。
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6 years ago
NIPS
正交随机特征
本文通过使用正交矩阵代替高斯随机矩阵来减小核近似误差提出了正交随机特征和结构化正交随机特征,并为此行为提供理论和实证证据。实验结果证明了与现有方法相比 ORF 和 SORF 的有效性。
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8 years ago
使用深度神经网络进行高能物理中的喷注味道分类
使用深度神经网络对高能碰撞中的粒子进行分类,仅使用轨迹和顶点信息可以超越现有良好性能的工具,而添加更低级别的轨迹和顶点信息可以极大提高分类性能。
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8 years ago
多任务表示学习的好处
讨论了一般从多个任务中学习数据表示的方法,并在多任务学习和学习到学习的两种情况下对此方法进行了理论上的证明。我们通过线性特征学习的特例对方法进行详细说明,并建立起多任务表示学习在独立任务学习上的理论优势的条件,特别是针对重要的半空间学习的例
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9 years ago
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