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linear svms
搜索结果 - 5
支持向量机模型的反事实解释
本研究提出针对线性支持向量机模型的反事实解释算法，旨在增加模型的可解释性，该算法能够改变可操作的特征，并考虑诸多因素，包括特征之间的相关性以及其对数据分布的影响，此外，本研究还引入了两种新型的度量反事实解释质量的无尺度代价函数，并用实际的医
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2 years ago
基于字形双字母表索引的字符串词查询
本文提出了一种无需分割的字符串查询识别方法，使用 PHOC 来对文档和查询字符串进行编码，并使用线性 SVM 进行学习，最终实现了一种基于字符双字母表的文档区域索引和积分图表示方法，并引入了一种重新排序的步骤来提高检索性能。该方法在单作者和
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9 years ago
ECCV
一种新的基于视觉词共现的人物再识别模型
本研究提出了一种基于视觉单词共现模型的个人再识别方法，该方法将图像像素映射到视觉单词上，并使用共现矩阵来编码探针和库图像中的视觉单词的联合分布，通过使用线性 SVM 分类器来训练这些共现描述符，以应对不同摄像头视角下的外观变化，实验表明该方
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10 years ago
支持向量机的 Dropout 训练
本文介绍了用于线性支持向量机的 Dropout 训练。通过探索数据增强技术，我们开发了一个迭代的最小化可重加权最小二乘问题期望的 IRLS 算法。我们的算法在几个实际数据集上获得了显着改善分类准确性的效果。
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10 years ago
大规模结构化支持向量机的双重坐标解算器
介绍了一种基于 MATLAB 的求解器，可训练能够处理大规模数据集的支持向量机，并探讨了一种解决数据过大无法全部存储的情景下的优化算法，该方法不仅稳定性与批量算法相当，而且能够处理超出内存范围的数据集。
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11 years ago
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