核心机器

Kernel-Machines.Org软件链接Kernel-Machines.Org Frontpage:这个页面致力于学习构建在内核上的方法,比如支持向量机。它源于马克斯-普朗克生物控制论研究所和GMD FIRST的早期页面,其中的快照可以在这里和这里找到。在那些日子里,关于内核方法的信息非常稀少,很难找到,而内核机器web站点充当了这个领域的中心存储库。它包括一份在该领域工作的人员名单,以及大多数出版物的在线预印本。如今,这已经没有意义了,部分原因是这个领域非常受欢迎,因此有太多的人和报纸来制作这样的列表,部分原因是搜索引擎做这项工作要方便得多。但真正迫使我们对网站进行重大更新的是,垃圾邮件发送者发现了我们的网站,再也不可能运行一个建立在信任基础上的系统,即提交条目的人这样做是为了提高网站的质量。


zbMATH参考文献(参考 23篇文章

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按年份排序(引用)
  1. Bietti,Alberto;Mairal,Julien:群不变性、变形稳定性和深卷积表示的复杂性(2019)
  2. Burl,Michael C.;Wetzler,Philipp G.:用于行星探测的机载物体识别(2011)ioport公司
  3. Chmielnicki,Wiesław;Stąpor,Katarzyna:规范化技术及其对手写数字识别识别率影响的调查(2010)ioport公司
  4. Hosseini,Seyyed Abed;Khalilzadeh,Mohammad Ali;Changiz,Sahar:基于生物信号的情感计算的情绪压力识别系统(2010)
  5. Kim,Sang-Ki;Park,Youn-Jung;Toh,Kar-Ann;Lee,sangyun:基于支持向量机的人脸识别特征提取(2010)
  6. 张长水;王飞:图上有标记和无标记数据学习的多级方法(2010)
  7. Maglogiannis,Ilias;Zafiropoulos,Elias;Anagnostopoulos,Ioannis:使用基于SVM的分类器进行乳腺癌自动诊断和预后的智能系统(2009年)ioport公司
  8. Mucherino,A.;Papajorgji,Petraq;Pardalos,P.M.:应用于农业的数据挖掘技术调查(2009)
  9. Thomas Hofmann;Schölkopf,Bernhard;Smola,Alexander J.:机器学习中的核心方法(2008)
  10. 亚历克斯·斯莫拉;阿瑟·格雷顿;宋,勒;舍尔科普夫,伯恩哈德:用于分布的希尔伯特空间嵌入(2007)
  11. Vishwanathan,S.V.N.;Smola,Alexander J.;Vidal,René:关于动力系统的Binet-Cauchy内核及其在动态场景分析中的应用(2007)ioport公司
  12. 李占春;李志堂;刘斌:基于主成分分析和支持向量机的异常检测系统(2006)
  13. Mangasarian,O.L.;Rosen,J.B.;Thompson,Michael E.:具有多个局部极小的函数的凸核低估(2006)
  14. 陈松灿;李道红:修正线性判别分析(2005)
  15. Fung,Glenn M.;Mangasarian,O.L.:多类别近端支持向量机分类器(2005)ioport公司
  16. Fung,Glenn M.;Mangasarian,O.L.:多类别近端支持向量机分类器(2005)
  17. 用于二次向量机的梯度支持程序(2005年,用于训练向量机的Thomas Zanni,Luca;2005年)
  18. 陈松灿;杨旭兵:交替线性判别分类器(2004)
  19. Yang,Jian;Jin,Zhong;Yang,Jing yu;Zhang,David;Frangi,Alejandro F.:核Fisher判别的本质:KPCA加LDA(2004)ioport公司
  20. 舍尔科普夫,伯恩哈德;斯莫拉,亚历山大J.:简单介绍用内核学习(2003)

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