Участник:Tatarchuk
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(→Конференции) |
(→Зарубежные конференции) |
||
| Строка 42: | Строка 42: | ||
*[[International Conference on Machine Learning (конференция)]] | *[[International Conference on Machine Learning (конференция)]] | ||
| - | *[[International Conference of Machine Learning and Cibernatics]] | + | *[[International Conference of Machine Learning and Cibernatics (конференция)]] |
*[http://www.icpr2008.org International Conference of Pattern Recognition 2008 (ICPR 2008)] | *[http://www.icpr2008.org International Conference of Pattern Recognition 2008 (ICPR 2008)] | ||
Версия 13:47, 19 мая 2008
Татарчук Александр Игоревич
Содержание |
Участие в проекте
Биографии
Распознавание
Конференции
Вспомогательные статьи
- MachineLearning:Справка
- MachineLearning:Инструктаж
- Википедия:Как править статьи
- Википедия:Оформление статей, правила русской типографики
- Википедия:Вставка специальных символов
- Википедия:Формулы
- Википедия:Как делать таблицы
- Википедия:Изображения
Полезная информация
ВАК
- Высшая аттестационная комиссия РФ (ВАК)
- Перечень ведущих российских рецензируемых научных журналов и изданий ВАК (редакция апрель 2008 года)
- О зарубежных научных журналах и изданиях, в которых могут быть опубликованы основные научные результаты диссертации на соискание ученой степени доктора и кандидата наук
- Web of Science: Science Citation Index Expanded (индекс цитируемости зарубежных журналов по естественным наукам, одобренный ВАК)
Библиотеки
Российские конференции
- Математические Методы распознавания образов (ММРО)
- Интеллектуализация обработки информации 2006 (ИОИ 2008)
- Распознавание образов и анализ изображений (РОАИ)
Зарубежные конференции
ПО
Солвер для решения общих задач линейного и квадратичного программирования. Доступна многократная полугодовая студенческая лицензия.
Наиболее развитая и популярная реализация SVM на С++. Библиотека адаптирована для больших выборок и имеет эффективную реализацию скользящего контроля. Включены стандартные кернелы и допускается использование специальных.
Эффективные и простые в использовании реализации SVM на С++ со схожими интерфейсами. В SVMLinear реализована только линейная классификация. Работают с большими выборками.
