Examples of using Support vector in Portuguese and their translations into English
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Ecclesiastic
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Official/political
Redes neurais e support vector machines como técnicas de diagnósticos em medições….
Além das características são avaliados os classificadores one class classifier e support vector machines.
A detecção é baseada no svm(do inglês support vector machine) com kernel gaussiano ou no ipd do inglês inner product detector.
As técnicas exploradas para essas finalidades são o aakr(autoas- sociative kernel regression)e o svdd support vector data description.
Support Vector Machines(SVMs) é uma ferramenta estatística de aprendizagem computacional considerada como o estado da arte para muitas aplicações da atualidade, incluindo pesquisas médicas e classificação de texto.
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zendesk supporto zendesk supportsupport vector
autor supportsupport of
social supportlife supportremote supportand supportseu zendesk support
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Serão investigados os seguintes cinco métodos de classificação: support vector machines, k vizinhos mais pró.
Esta abordagem integra'arvores de decis¿ao, support vector machines e sele¿c¿ao de atributos utilizando perceptrons esparsos em um framework de aprendizado que chamamos ifis¿incremental feature induction and selection.
Os dados extraídos do modelo constituem características que foram utilizadas para treinar um algoritmo de classificação do tipo svm support vector machine.
Este processo utiliza a combinação de classificadores, sendo árvore de decisão c4.5,naive bayes e support vector machine, construídos por amostras do conjunto de dados com sinistros de automóvel.
Nessa dissertação é investigada etestada uma metodologia para otimizar os parâmetros do kernel do classificador support vector machines svm.
O algoritmo support vector classification(svc) é uma técnica de reconhecimento de padrões, cuja eficiência depende da seleção de seus parâmetros: constante de regularização c, função kernel e seus respectivos parâmetros.
Para este fim, propomos e comparamos uma metodologia livre de\textit{landmarks},baseado em\textit{support vector machines} svm-nosepose.
Regressão via support vector machines(svr) é aplicada nos casos em que a métrica relacionada à confiabilidade(variável resposta) de um sistema operacional é função de variáveis ambientais e operacionais com expressão analítica desconhecida.
Neste trabalho, propomos uma metodologia para a reconstruc¿¿ao de geometrias em modelos cad utilizando support vector machines e descritores de forma.
Uma máquina de vetores de suporte(SVM,do inglês:"support vector machine") é um conceito na ciência da computação para um conjunto de métodos do aprendizado supervisionado que analisam os dados e reconhecem padrões, usado para classificação e análise de regressão.
Uma das formas mais proeminentes de classi ca c~ao de imagens da atualidade e descrevendoas com descritores de conte udo e usando o classi cador support vector machine svm.
Para espacializar a vegetação,optou-se pela classificação digital mediante o algoritmo support vector machines(svm), com o qual se realizaram testes com as bandas espectrais landsat 5 tm e dados auxiliares de altitu.
As soluções envolvem sistemas de controlo definidos a partir de regras humanas, sistemas de inteligência computacional(por ex: sistemas difusos,redes neuronais, support vector machines(SVM's)) e sistemas de electrónica digital.
Em os últimos 15 anos,a máquina de suporte vetorial para regressão( support vector regression( svr)) foi proposta na literatura para estimação e previsão da volatilidade devido à sua capacidade de modelar as caudas pesadas, agrupamento de volatilidade e efeito de alavancagem dos retornos financeiros santamaria-bonfil et al., 2015, cavalcante et al., 2016.
Para a avaliação do m étodo proposto,a técnica 10-fold cross validation foi empregada utilizando os classi cadores support vector machine(svm), random forest(raf) e radial basis function rbf.
Neste trabalho estudamos seis diferentes métodos aplicados em problemas de classificação supervisionada(onde há uma resposta conhecida para o treinamento do modelo): regressão logística, árvore de decisão, naive bayes, knn(k-nearest neighbors),redes neurais e support vector machine.
O presente estudo realizou a previsão da taxa spot de 15 pares de câmbio mediante a aplicação de um algoritmo de aprendizado de máquinas¿support vector regression¿com base em um modelo fundamentalista composto por 13 variáveis explicativas.
A tese apresenta duas metodologias novas para a fase de ajuste de modelos de máquinas de vetores suporte( support vector machines¿svm) aplicados tanto em problemas de classificação de padrões, quanto em problemas de regressão( support vector regression¿svr), e uma metodologia de obtenção de margens alternativa as já existentes para modelos svr.
Os classificadores utilizados foram máxima verossimilhança(maxver), distância mahalanobis, mínima distância, paralelepípedo,spectral angle mapper(sam), support vector machine(svm) e spectral information divergence sid.
Nesta tese de doutorado é apresentado um novo método preditivo híbrido,formado basicamente pela combinação dos métodos sarima, support vector regression e wavelet, denominado como sarima support vector regression wavelet de múltiplos núcleos(ssvrwmn), para a predição de valores de leitura de instrumentos de barragens de concreto de usinas hidroelétricas.
Esta tese investiga uma abordagem supervisionada para o problema da detecção de mudanças em imagens multitemporais de sensoriamento remoto empregando support vector machines(svm) com o uso dos kernels polinomial e gaussiano rbf.
Esta dissertação discute o processo de reconhecimento de emoções em tempo real usando asm(active shape model)e svm(support vector machine) e apresenta uma comparação entre duas formas comumente utilizadas na etapa de extração de atributos: faces neutra e média.
O objetivo dessa tese é detectar e classificar problemas de medição de nível por princípio de radar de propagação de onda livre por meio de rna(redes neurais artificiais)e svm(support vector machines) aliados à tratamentos estatísticos.
Nós empregamos o algoritmo proposto por viola-jones para a detecção de semáforos em imagens capturadas on-line por câmeras, e support vector machines(svm) para o reconhecimento do estado dos mesmos.
A segunda parte da dissertação envolve uma análise empírica de dados de uma instituição financeira eaplicação de algoritmos de support vector machine e decision tree, além de bagging, adaboost e random forest.