数据分类算法基本原理数据分类是数据挖掘中的一个重要题目数据分类是指在已有分类的训练数据的基础上根据某种原理经过训练形成一个分类器然后使用分类器判断没有分类的数据的类别注意数据都是以向量形式出现的如< …>支持向量机是一种基于分类边界的方法其基本原理是(以二维数据为例):如果训练数据分布在二维平面上的点它们按照其分类聚集在不同的区域基于分类边界的分类算法的目标是通过训练找到这些分类之间的边界(直线
万方数
第二章 支持向量机基本原理1概述支持向量机(Support Vector Machine)是建立在统计学习理论(Statistical Learning TheorySLT)基础上的新一代机器学习方法由贝尔实验室的Vapnik等人于20世纪90年代研究并迅速发展起来最近一些应用表明支持向量机方法显示出较传统方法更好的适应和推广能力在解决有限样本非线性及高维模式识别问题中表现出了许多特有的优势该算法
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移液器的分类和原理?微量加样器(移液器)最早出现于1956年由德国生理化学研究所的科学家Schnitger发明其后在1958年德国Eppendorf开始生产按钮式微量加样器成为世界上第一家生产微量加样器的这些微量加样器的吸液范围在1—10001之间适用 于临床常规化学实验室使用微量加样器发展到今天不但加样更为精确而且品种也多种多样如微量分配器多通道微量加样器等其加样的物理学原理有下面
分路器工作原理简介光分路器作为FTTx网络的核心部件其在无源光网络(Passive Optical Network PON)的一个典型应用表现在以下两个方面:??? 1.作为下行光信号(1490nm和1550nm)的功率分配器(Power splitter)使用??? 2.作为上行光信号(1310nm)的合束器biner)使用??? 详细的组网形式不是这里的讨论重点读者可以参考相关专
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