SUPPORT VECTOR MACHINES Tiếng việt là gì - trong Tiếng việt Dịch

• support vector machines
• máy hỗ trợ vector
• các vector machine hỗ trợ
• support vector machine

Ví dụ về việc sử dụng Support vector machines trong Tiếng anh và bản dịch của chúng sang Tiếng việt

LIBSVM is a library for Support Vector Machines(SVMs).
LibSVM là thư việc đặc biệt dành cho Support Vector Machine( SVM).

Support Vector Machines(SVMs) have been recently proposed as a new technique for pattern recognition.
Support Vector Machines( SVMs) được đưa ra gần đây như một kỹ thuật mới cho việc nhận dạng mẫu.

LibSVM is a specialized library for Support Vector Machines(SVM).
LibSVM là thư việc đặc biệt dành cho Support Vector Machine( SVM).

Support Vector Machines have an excellent statistical learning theory and are easy to intuitively understand.
Support Vector Machines có một lý thuyết học thống kê tuyệt vời và dễ hiểu bằng trực giác.

For instance, they could be using an advanced data mining or pattern recognition systems such as neural networks or support vector machines.
Ví dụ, họ có thể sử dụng một hệ thống khai thác dữ liệu hoặc công nhận mô hình tiên tiến như mạng thần kinh hoặc hỗ trợ máy vector.

Amidst this shift, the rise of the statistical learning theory behind Support Vector Machines applied no small amount of pressure to the development of neural networks.
Trong sự thay đổi này, sự trỗi dậy của lý thuyết học thống kê đằng sau Support Vector Machines đã gây áp lực không nhỏ cho sự phát triển của mạng lưới thần kinh.

For example, the Support Vector Machines, which were a popular model in the 1990s, took the stage at all kinds of major conferences and found application in a variety of fields.
Ví dụ, Support Vector Machines, một mô hình phổ biến trong những năm 1990, đã chiếm lĩnh tất cả các loại hội nghị lớn và tìm thấy ứng dụng trong nhiều lĩnh vực.

Another reason is that popular algorithms for classification such as logistic regression and support vector machines are written in Cython.
Một lý do khác là các thuật toán phổ biến để phân loại như hồi quy logistic và các máy vectơ hỗ trợ được viết bằng Cython.

It features various classification, regression and clustering algorithms including support vector machines, random forests, and k-means, and is designed to interoperate with the Python numerical and scientific libraries NumPy and SciPy.
Nó có các thuật toán phân loại, hồi quy và phân cụm khác nhau bao gồm các vector machine hỗ trợ, random forests, gradient boosting, k- means và DBSCAN được thiết kế để tương tác với Python và thư viện khoa học NumPy và SciPy.

In addition to traditional critical applications such as regression, cluster formation, time-series analysis, and factor, it integrates more sophisticated methods such as neuronal networks, evolutionary approaches, and support vector machines.
Ngoài các ứng dụng truyền thống quan trọng như phân cụm cụm, hồi quy, phân tích chuỗi thời gian và yếu tố, nó còn tích hợp các phương pháp phức tạp hơn như mạng nơ- ron, phương pháp tiến hóa và máy hỗ trợ vector.

Things like linear regression, support vector machines(SVMs) and neural networks work very well with data when it is in a numerical representation and our goal is to take a graph and represent it in let's say 100-dimensional space so that these 100 dimensions represent features.
Những thứ như hồi quy tuyến tính, máy vectơ hỗ trợ( SVM) và mạng nơ ron hoạt động rất tốt với dữ liệu khi nó ở dạng đại diện số và mục tiêu của chúng tôi là lấy biểu đồ và biểu thị nó trong không gian 100 chiều để 100 chiều này biểu thị Tính năng, đặc điểm.

In addition to still-important traditional applications such as cluster formation, regression, factor and time series analyses, it also integrates more complex methods such as neuronal networks, evolutionary approaches and support vector machines.
Ngoài các ứng dụng truyền thống quan trọng như phân cụm cụm, hồi quy, phân tích chuỗi thời gian và yếu tố, nó còn tích hợp các phương pháp phức tạp hơn như mạng nơ- ron, phương pháp tiến hóa và máy hỗ trợ vector.

In 1962, Stuart Dreyfus published a simpler derivation based only on the chain rule.[11] Vapnik cites reference[12] in his book on Support Vector Machines. Arthur E. Bryson and Yu-Chi Ho described it as a multi-stage dynamic system optimization method in 1969.[13][14].
Năm 1962, Stuart Dreyfus xuất bản một dẫn xuất đơn giản chỉ dựa trên quy tắc dây chuyền.[ 11] Vapnik trích dẫn tham khảo[ 12] trong quyể sách của ông về Máy véc tơ hỗ trợ. Arthur E. Bryson và Yu- Chi Ho mô tả nó như là một phương pháp tối ưu hóa nhiều- giai đoạn vào năm 1969.[ 13][ 14].

On the technical side, in addition to computational hydraulics, hydroinformatics has a strong interest in the use of techniques originating in the so-called artificial intelligence community, such as artificial neural networks or recently support vector machines and genetic programming.
Về mặt kỹ thuật, ngoài thủy lực tính toán, Hydroinformatics còn rất quan tâm đến việc sử dụng các kỹ thuật bắt nguồn từ hệ thống trí tuệ nhân tạo, như mạng lưới thần kinh nhân tạo hoặc gần đây hỗ trợ máy vectơ và lập trình di truyền.

That's the idea of support vector machine.
Đây chính là ý tưởng của Support Vector Machines model.

Support Vector Machine(SVM) is a non probabilistic binary linear model that analyze data for classification.
Support Vector Machine( SVM) là một mô hình tuyến tính nhị phân không xác suất có thể phân tích dữ liệu để phân loại.

Support vector machine Support Vector Machine, or SVM, is typically used for the classification task.
Support vector machine Support Vector Machine, hoặc SVM, thường được sử dụng cho nhiệm vụ phân loại.

The Random Forest and Support Vector Machine methods had an overall error rate of 0.646 and 0.604 respectively, while CancerLocator obtained a lower error rate of 0.265.
Chương trình Random Forest và Support Vector Machine có tỉ lệ lỗi tổng thể là 0,646 và 0,604, trong khi chương trình mới có tỉ lệ lỗi là 0,265.

A support vector machine(SVM)[42] constructs a hyperplane to separate training data in different classes.
Support vector machine( SVM) xây dựng( learn) một siêu phẳng( hyperplane) để phân lớp( classify) tập dữ liệu thành 2 lớp riêng biệt.

The Random Forest and Support Vector Machine methods had an overall error rate(the chance that the test produces a false positive) of 0.646 and 0.604 respectively, while the new program obtained a lower error rate of 0.265.
Chương trình Random Forest và Support Vector Machine có tỉ lệ lỗi tổng thể là 0,646 và 0,604, trong khi chương trình mới có tỉ lệ lỗi là 0,265.

The new computer program, and two other methods, called Random Forest and Support Vector Machine, were tested with blood samples from 29 liver cancer patients, 12 lung cancer patients and 5 breast cancer patients.
Nhóm nghiên cứu đã sử dụng chương trình máy tính mới và hai chương trình khác-- Random Forest và Support Vector Machine- để kiểm tra các mẫu máu từ 29 bệnh nhân ung thư gan, 12 bệnh nhân ung thư phổi và 5 bệnh nhân ung thư vú.

A machine learning method, support vector machine(SVM), is proposed to classify the parts into either‘good' or‘defective' category.
Một phương pháp học máy, máy hỗ trợ vector( SVM), được đề xuất để phân loại các bộ phận thành thể loại' tốt' hoặc' bị lỗi'.

Random Forest and Support Vector Machine, had a higher error rate of 0.646 and 0.604, respectively, compared to the new program which had a low error rate of 0.265.
Chương trình Random Forest và Support Vector Machine có tỉ lệ lỗi tổng thể là 0,646 và 0,604, trong khi chương trình mới có tỉ lệ lỗi là 0,265.

We can detect users' gender based on their news reading behavior by applying classification models such as Support Vector Machine(SVM) or linear regression.
Ta có thể phát hiện giới tính của người dùng dựa trên hành vi đọc tin tức của họ bằng cách áp dụng các mô hình phân loại như Support Vector Machine( SVM) hoặc hồi quy tuyến tính.

The Support Vector Machine(SVM), for example, was created by Vladimir Vapnik in the Soviet Union in 1963, but largely went unnoticed until the 90s when Vapnik was scooped out the Soviet Union to the United States by Bell Labs.
Ví dụ Vladimir Vapnik là nhà khoa học thuộc Liên Xô cũ đã đưa ra thuật toán Support Vector Machine( SVM) năm 1963 nhưng không được chú ý cho tới những năm 1990 khi Vapnick sang Mỹ và nghiên cứu ở Bell Labs.

Since images are represented based on the BoW model, any discriminative model suitable for text document categorization can be tried, such as support vector machine(SVM)[1] and AdaBoost.[10] Kernel trick is also applicable when kernel based classifier is used, such as SVM.
Vì hình ảnh được biểu diễn dựa trên mô hình BoW, bất kỳ mô hình điều kiện nào phù hợp với phân loại tài liệu văn bản đều có thể được thử, chẳng hạn như máy vectơ hỗ trợ( SVM)[ 1] và AdaBoost.[ 2] Thủ thuật kernel cũng được áp dụng khi phân loại dựa trên kernel được sử dụng, chẳng hạn như SVM.