Thư viện số DSPACE
Thư viện số cho phép quản lý các nguồn tài liệu số như: Văn bản, hình ảnh, âm thanh, phim ảnh...
Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này:
https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/125635Toàn bộ biểu ghi siêu dữ liệu
| Trường DC | Giá trị | Ngôn ngữ |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Lê, Hoài Nhân | - |
| dc.contributor.author | Hoàng, Minh Thành | - |
| dc.date.accessioned | 2026-01-30T07:36:25Z | - |
| dc.date.available | 2026-01-30T07:36:25Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.other | B2203279 | - |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/125635 | - |
| dc.description | 238 tr. | vi_VN |
| dc.description.abstract | Luận văn “Vector hỗ trợ cho bài toán phân loại hai lớp” tập trung vào nghiên cứu về Máy hỗ trợ vectơ hai lớp (SVM), một thuật toán cơ bản và mạnh mẽ trong học máy được sử dụng cho phân loại nhị phân. Trong suốt nghiên cứu này, tôi đã khám phá nền tảng toán học, các thuộc tính lý thuyết và việc triển khai thực tế của SVM, cụ thể là: - Hiểu lý thuyết về SVM biên cứng và biên mềm. - Tìm hiểu khái niệm hình học về siêu mặt phẳng phân tách và vai trò của các vectơ hỗ trợ. - Nghiên cứu các điều kiện Karush-Kuhn-Tucker (KKT) cho chuẩn hóa L1 và L2 trong bối cảnh tối ưu hóa SVM. - Triển khai thuật toán hoàn chỉnh bằng Python sử dụng các thư viện tối ưu hóa lồi. - Phân tích tác động của tham số chuẩn hóa C lên kết quả phân loại mô hình. | vi_VN |
| dc.language.iso | vi | vi_VN |
| dc.publisher | Đại học Cần Thơ | vi_VN |
| dc.subject | Toán ứng dụng | vi_VN |
| dc.title | Vector hỗ trợ cho bài toán phân loại hai lớp | vi_VN |
| dc.type | Thesis | vi_VN |
| Bộ sưu tập: | Khoa Khoa học Tự nhiên | |
Các tập tin trong tài liệu này:
| Tập tin | Mô tả | Kích thước | Định dạng | |
|---|---|---|---|---|
| _file_ Giới hạn truy cập | 5.1 MB | Adobe PDF | ||
| Your IP: 216.73.216.143 |
Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.