Участник:Tatarchuk

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Содержимое страницы заменено на «Tatarchuk»)
 
(55 промежуточных версий не показаны.)
Строка 1: Строка 1:
[[Категория:Страницы участников|Tatarchuk]]
[[Категория:Страницы участников|Tatarchuk]]
-
'''Татарчук Александр Игоревич'''
 
-
 
-
== Cтатьи проекта ==
 
-
*[[Вапник, Владимир Наумович|Вапник Владимир Наумович]]
 
-
 
-
*[[Машина опорных векторов]]
 
-
 
-
== Полезные ссылки ==
 
-
* [http://vak.ed.gov.ru/ Высшая аттестационная комиссия РФ (ВАК)]
 
-
* [http://vak.ed.gov.ru/common/img/uploaded/VAK/files_help_desk/per-04-2008.doc Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий ВАК (редакция апрель 2008 года)]
 
-
== Конференции ==
 
-
'''Российкие'''
 
-
 
-
* [http://www.mmro.ru Математические Методы распознавания образов (ММРО)]
 
-
* [http://www.twim.crimea.edu/ Интеллектуализация обработки информации 2006 (ИОИ 2008)]
 
-
* Распознавание образов и анализ изображений (РОАИ)
 
-
 
-
'''Зарубежные'''
 
-
 
-
*[http://icml2008.cs.helsinki.fi/ International Conference of Machine Learning 2008 (ICML 2008)]
 
-
 
-
*[http://www.icpr2008.org International Conference of Pattern Recognition 2008 (ICPR 2008)]
 
-
 
-
*[http://www.icmlc.com International Conference of Machine Learning and Cibernatics (ICMLC)]
 
-
 
-
== Софт ==
 
-
*[http://www.mosek.com Mosek Optimization SoftWare] ([http://www.mosek.com/fileadmin/products/5_0/tools/doc/pdf/tools.pdf Документация])
 
-
 
-
Солвер для решения общих задач линейного и квадратичного программирования.
 
-
Доступна многократная полугодовая студенческая лицензия.
 
-
 
-
*[http://svmlight.joachims.org/ SVMLight]
 
-
 
-
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.
 
-
 
-
*[http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ LIBSVM] и [http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear/ SVMLinear]
 
-
 
-
Эффективные и простые в использовании реализации SVM на С++ со схожими интерфейсами.
 
-
В SVMLinear реализована только линейная классификация. Работают с большими выборками.
 
-
 
-
 
-
== Публикации ==
 

Текущая версия

Личные инструменты