What is the translation of " SUPPORT VECTOR " in English?

• support vector

Examples of using Support vector in German and their translations into English

Wir verwenden SVM(Support Vector Machines) um Artikel zu klassifizieren.
We use SVM(Support Vector Machines) to classify articles.

Während seiner Beschäftigung bei AT&T entwickelte er mit seinen Kollegen das Prinzip der Support Vector Machine SVM.
While at AT&T, Vapnik and his colleagues developed the theory of the support vector machine.

Erkennen von Personen mithilfe von Support Vector Machines (SVM)- und HOG-Merkmalsextraktion.
Detecting people using support vector machines(SVM) and HOG feature extraction.

Die angewendeten Klassifikationsmethoden sind ein Bayes Klassifikator, ein neuronales Netz und eine Support Vector Machine.
The classification methods include Bayes classifier, Support Vector Machine and Multilayer Perceptron.

Quadratische Support Vector Machines und Random Undersampling (RUS)-Entscheidungsbäume mit Boosting.
Quadratic support vector machines and random undersampling(RUS) boosted trees.

Techniken des überwachten Lernerns wie zum Beispiel Support Vector Machines(SVM) und Entscheidungsbäume.
Supervised learning techniques such as support vector machines(SVM) and decision trees.

CORE basiert auf Support Vector Machines, einem der leistungsstärksten Verfahren zur Textanalyse.
The technology is based on Support Vector Machines, one of today's most powerful text analysis algorithms.

Klarstellung der Praxis bei Verwendung von Begriffen wie"support vector machine" in Ansprüchen zu maschinellem Lernen.
Clarified practice regarding the use of terms such as“support vector machine” in claims related to machine learning.

Das Konzept der Support Vector Machine sowie die notwendigen Anpassungen zur Generierung synthetischer Datensätze werden kurz beschrieben.
I briefly describe the concept of support vector machines and necessary adjustments for synthetic data generation.

Eine fortgeschrittene Methode zur Mustererkennung ist die Anwendung der seit Mitte der 90er Jahre entwickelten Support Vector Machines SVMs.
An advanced method used in vision applications for pattern recognition is the use of support vector machines that were deve loped in the mid 90's.

Eine Kategorie von Modellen(Support Vector Machines) wurde erfolgreich für die Klassifizierung von Devices eingesetzt.
One category of models(support vector machines) has been successfully implemented for the classification of devices.

Bernhard Schölkopf studierte Physik in TÃ1⁄4bingen und arbeitete danach in den Bell Laboratories, New Jersey, mit Vladimir Vapnik, dem Pionier der Support Vector Machines.
Bernhard Schölkopf studied physics in TÃ1⁄4bingen and then worked at Bell Laboratories, New Jersey with Vladimir Vapnik, the pioneer of support vector machines.

In dem Beitrag werden erste Überlegungen angestellt, ob Support Vector Machines zur Entwicklung synthetischer Datensätze genutzt werden können.
This paper contains an initial investigation to evaluate whether support vector machines could be utilized to develop synthetic datasets.

Eine Reihe von Ansätzen zur Lösung dieses Problems wurden bereits entwickelt, unter anderem Entscheidungsbäume, Support Vector Machines, und ähnliche Methoden.
The area of machine learning has brought forth a series of different approaches to deal with this problem, from decision trees to support vector machines and others.

Dafür wenden wir unter anderem Methoden der Heuristik sowie Support Vector Machines(Stützvektormethode), die mit selbstlernenden Algorithmen im Verlauf der Textanalyse dafür sorgen, dass sich die Erkennungsraten selbst verbessern.
In doing so, we use, among other things, heuristic methods as well as support vector machines that draw on self-learning algorithms in text analysis to ensure that detection rates improve themselves.

Es gibt verschiedene Strategien, die das Maschinenlernen benutzen, um Algorithmen zu optimieren: lineare Regression, neuronale Netze, tiefes Lernen, Support Vector Machine, Naive Bayes.
There are multiple strategies which use machine learning to optimize algorithms, including linear regressions, neural networks, deep learning, support vector machines, and naive Bayes.

Macht diese exakte Text bewertung das in CORE enthaltene Klassifizierungs verfahren Support Vector Machines(SVM), eine der derzeit leistungsstärksten Technologien für die Inhalts analyse.
To accomplish this accurate text classification, CORE relies on an algorithm named Support Vector Machines, one of today's most powerful technologies for content analysis.

Die Resultate zeigen, dass die Erkennungsrate sich verbessert, wenn der Texturklassifikator zusätzlich angewendet wird. So wird z.B. die Falsch-Positiv-Rate einer Support Vector Machine von 28.30% auf 14.32% reduziert.
The experiments show that using the texture-based classifier improves the detection performance significantly since the false positive rate is reduced considerably, for instance from 28.30% to 14.32% for a Support Vector Machine.

Aktuelle Verfahren aus der Computer Vision, wie beispielsweise PCA/ICA, AdaBoost oder Support Vector Machines, werden auf spektrale Daten generalisiert, um multimodale Merkmale zu detektieren.
Current approaches in computer vision, like e.g. PCA/ICA, AdaBoost or support vector machines, will be generalized to spectral data in order to detect multi-modal attributes.

Für lange Zeit waren Support Vector Machines aufgrund der sehr effizienten Nutzung der Speicher- und CPU-Resourcen einerseits und der Flexibilität andererseits eines der am weitesten verbreiteten Werkzeuge zur Erzeugung linearer Klassifikatoren aus großen Datenmengen.
Tikhonov Regularisation Due to their efficient use of memory and CPU resources and their flexibility, support vector machines were for a long time the most used tool to generate linear classifiers from large amounts of data.

Bei der eigentlichen Erkennung kommen statistische Klassifikatoren- zum Beispiel tiefe neuronale Netze, Support Vector Machines, Hidden-Markov-Models- für die transformierten Eingangsdaten zum Einsatz.
Statistical classifiers such as deep neural networks, support vector machines and hidden Markov models are applied to the transformed input data as part of the actual recognition process.

Mit der Statistics and Machine Learning ToolboxTM und der Deep Learning ToolboxTM evaluierten Mondi und seine MathWorks-Berater mehrere Techniken für das maschinelle Lernen, darunter neuronale Netze, k-Nearest-Neighbor, bagged decisions trees und Support Vector Machines SVMs.
Using Statistics and Machine Learning ToolboxTM and Deep Learning ToolboxTM, Mondi and MathWorks consultants evaluated several machine learning techniques, including neural networks, k-nearest neighbors, bagged decision trees, and support vector machines SVMs.

Auf den ersten Blick unterscheiden sich die beiden Verfahren nur wenig voneinander, aber die Tichonov-Regularisierung bietet Möglichkeiten, die mit Support Vector Machines gar nicht oder nur mit erheblichem Aufwand realisierbar sind.
At a first glance both methods do not differ much, however, the Tikhonov regularisation offers possibilities that are not- or only with tremendous effort- possible with support vector machines.

Information Mining: Grundlegende Prinzipien des Information Mining(Statistik, Machine Learning und Datenbanksysteme); Datenstrukturen für Data Mining und KDD; Clustering: Hierarchisches Cluster, k-Means, DBSCAN; grundlegende Techniken(Assoziationsregeln(A-Priori Algorithmus, usw.), Klassifikation(Naive Bayes, usw.), Regression, usw.); Support Vector Machines; Decision Trees; Maschinelles Lernen in der Praxis; Zeitreihen; Anwendung der Techniken und Methoden im Text, Daten, Web, und Social-Web Umfeld; Anwendungen für Data Mining Konzepte z.B.
Information mining: basic principles of information mining(statistics, machine learning and database systems); data structures for data mining and KDD; clustering: hierarchical cluster, k-means, DBSCAN; basic techniques(association rules(a priori algorithm, etc.), classification(naive Bayes, etc.), regression, etc.); support vector machines; decision trees; machine learning in practice; time series; application of the techniques and methods in text, data, the web and social web environment; applications for data mining concepts e. g.