Разработка приложения на основе алгоритма классификации объектов
Процедура предъявления обучающих выборок. Изучение и моделирование метода классификации объектов на изображении "случайный лес", "CART" и "SVM". Изучение и моделирование метода опорных векторов. Проведение сранительного анализа полученных результатов.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 07.08.2018 |
| Размер файла | 3,5 M |
Соглашение об использовании материалов сайта
Просим использовать работы, опубликованные на сайте, исключительно в личных целях. Публикация материалов на других сайтах запрещена.
Данная работа (и все другие) доступна для скачивания совершенно бесплатно. Мысленно можете поблагодарить ее автора и коллектив сайта.
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Виды машинного обучения, его основные задачи и методы. Подходы к классификации: логистическая регрессия, наивный байесовский классификатор, стохастический градиентный спуск, K-ближайший сосед, дерево решений, случайный лес, метод опорных векторов.
курсовая работа [436,9 K], добавлен 14.12.2022Характеристика объекта автоматизации. Создание многоуровневой архитектуры приложения, отладка метода безошибочной идентификации пользователей системы. Разработка нестандартного метода преобразования объектов базы данных в объекты классов приложения.
курсовая работа [395,4 K], добавлен 28.04.2015Моделирование пространства и способы представления пространственных объектов. Хранение и извлечение пространственных объектов. Применение географических баз данных. Классификация объектов на основе размерности. Мозаичное и векторное представление.
презентация [179,5 K], добавлен 11.10.2013Определение понятия трехмерной компьютерной графики. Особенности создания 3D-объектов при помощи булевых операций, редактируемых поверхностей, на основе примитивов. Моделирование трехмерных объектов при помощи программного пакета Autodesk 3ds Max.
дипломная работа [4,2 M], добавлен 13.04.2014Программное обеспечение для получения исходных данных для обучения нейронных сетей и классификации товаров с их помощью. Алгоритм метода обратного распространения ошибки. Методика классификации товаров: составление алгоритма, программная реализация.
дипломная работа [2,2 M], добавлен 07.06.2012Обзор алгоритмов распознания объектов на двумерных изображениях. Выбор языка программирования. Обнаружение устойчивых признаков изображения. Исследование алгоритмов поиска объектов на плоскости. Модификация алгоритма поиска максимума дискретной функции.
дипломная работа [1,0 M], добавлен 16.06.2013Моделирующие программы системы GPSS WORLD. Блоки и транзакты - типы объектов системы. Событийный метод моделирования. Проект моделирования работы в библиотеке, его анализ с помощью среды GPSS WORLD. Описание процесса и метода моделирование системы.
курсовая работа [227,4 K], добавлен 16.08.2012Преобразование формулы и решение ее с помощью Метода Эйлера. Моделирование метода оптимизации с функцией Розенброка. Поиск модели зашумленного сигнала. Нахождение минимума заданной целевой функции методом покоординатного спуска нулевого порядка.
курсовая работа [1,2 M], добавлен 21.12.2013Повышение эффективности системы управления информационной безопасностью в корпоративных информационных системах. Разработка структуры процесса классификации объектов защиты и составляющих его процедур; требования к архитектуре программного обеспечения.
дипломная работа [1,8 M], добавлен 19.05.2013Программная реализация метода оптимальной классификации одномерного упорядоченного множества на основе "склеивания с ближайшим". Проверка работоспособности программы на основе алгоритмов классификации, вычислительные эксперименты по оценке эффективности.
курсовая работа [414,4 K], добавлен 24.05.2015
