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2018-09-23 05:36 来源:宜宾新闻网

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  不管北京首钢能走多远,是否可以淘汰辽宁,从雅尼斯坚持使用杰克逊,打整体篮球来看,他是本赛季最佳教练的候选。第三局,韩国对手4比1开局,但许昕很快连得5分,最终,11比8,许昕拿下第三局,胜利在望了。

在五局三胜制的1/4决赛中将双方在此拉回同一起跑线。短短两天的时间,北京队再一次让人们看到他们善于调整的优点。

  在五局三胜制的1/4决赛中将双方在此拉回同一起跑线。原标题:感谢布兰德特?利物浦险些错过萨拉赫据《利物浦回声报》报道,利物浦2017年夏窗的头号引援目标原本是勒沃库森天才布兰德特,在求购未果后,英超豪门转而签下了萨拉赫,正是这次求购失利,才有了现在萨拉赫在安菲尔德神一般的表演。

  然而,热刺主席列维并不想打破本队12万欧元周薪的上限,所以,即使希望托比-阿尔德韦雷尔德能留下,但也需做出最后的决定。常规赛第七名的成绩已经超乎预期,而杰克逊的突然受伤再次打乱了他们的部署,附加赛首战不敌上海,他们及时拨乱反正把索顿换掉,最后连胜两局完成逆转,杀入季后赛;辽宁队已经提前准备更换半决赛乃至决赛的场馆了,北京队告诉他们:请等等。

FernandoCzyz在推特上写道:伊卡尔迪已经收到了第一份离开国米的正式邀请:切尔西奉上了6300万欧元的首次报价,且暂未定转会费上限。

  有部电视剧叫《北上广不相信眼泪》,其实刘晓宇多次转会也有因为他要价太高,让老东家觉得匹配了并不值得有关,所以现在北上广的球迷也不太相信刘晓宇了。

  排名第三的是梅西,他曾28次在西甲联赛中完成帽子戏法。当然了相对于这场比赛而言广东之所以能够打的这么轻松无非有两点,第一:广东的全队的命中率非常高效,全场比赛广东2分球57投31中命中率%,三分球30投17中命中率%。

  凭借本场比赛砍下的18分,李盈莹本赛季的总得分正式超过了700分,创造历史。

  今年想要再亚军会上夺得单打金牌。翟晓川三分止血又造罚球杀伤,最后一攻韩德君打成2+1,首节结束,辽宁队32-19领先13分。

  于是当主席听到球场喇叭传来阿斯托菲的声音时,他的情绪就更加糟糕。

  哈德森顶住压力两罚全中,杰克逊三分打铁,辽宁队123-119险胜北京队。

  本赛季萨拉赫各项赛事为利物浦出场41次,打进36球并有12次助攻入账,红军也在他的带领下暂居联赛第三位。(艾斯)

  

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模式识别中的核自适应学习及应用

2018-09-23    来源:中国智能化产业与产品网     
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而在常规赛阶段,辽宁女排与天津队的两次交手是1胜1负,主场3-1,客场2-3,还稍微占据优势;与江苏女排的两次交手也是1胜1负,主场3-1,客场2-3,同样的局分上处于上风。

  基本信息

  书名:模式识别中的核自适应学习及应用

  出版社:电子工业出版社

  ISBN:9787121213311

  作者:李君宝,乔家庆,尹洪涛

  内容简介

  《模式识别中的核自适应学习及应用》以模式识别领域的重要前沿课题——核学习为研究对象,介绍了核自适应学习及在人脸识别、医学图像分类和三维碎片分类等各个方面的应用。主要包括基本原理、数学基础、参数选择、递归分析方法、函数构造方法、判别分析方法、主成分分析方法及核自适应学习机的典型应用。

  《模式识别中的核自适应学习及应用》可供计算机专业的本科生、研究生参考阅读,旨在帮助读者透彻理解和掌握模式识别中的核自适应学习基本原理和方法,并初步了解核自适应学习在人脸识别、医学图像分类及三维目标碎片分类中的应用。

  目录

  第1章 绪论

  1.1 机器学习概念

  1.1.1 学习的定义

  1.1.2 学习问题的一般描述

  1.1.3 学习的实现

  1.1.4 学习的基本形式

  1.1.5 学习在数据降维上的应用

  1.2 机器学习中的核学习

  1.2.1 线性特征提取算法及存在的问题

  1.2.2 核的引入

  1.2.3 主要核学习算法

  1.3 核学习的研究现状

  1.4 核学习存在的问题

  第2章 核学习的数学基础

  2.1 核理论基础

  2.1.1 再生核理论

  2.1.2 Mercer定理

  2.2 多项式空间和多项式核函数

  2.2.1 有序齐次多项式空间

  2.2.2 有序多项式空间

  2.2.3 无序多项式空间

  2.3 Mercer 核

  2.3.1 半正定矩阵的特征展开

  2.3.2 半正定积分算子的特征展开

  2.4 正定核

  2.5 核函数的构造

  第3章 自适应多核学习

  3.1 多核学习

  3.1.1 基于多核学习的特征提取方法的应用

  3.1.2 存在的问题

  3.2 基于图嵌入的特征提取原理

  3.2.1 直接图嵌入

  3.2.2 直接图嵌入的核扩展形式

  3.3 多核学习原理

  3.3.1 核函数定义及性质

  3.3.2 多核函数构造原理

  3.4 基于多核的图嵌入特征提取算法原理

  3.4.1 多核矩阵的构造

  3.4.2 图嵌入方法的多核扩展

  3.5 基于多核映射的图像识别算法程序设计

  3.5.1 训练样本预处理和读入定制参数

  3.5.2 样本训练

  3.5.3 测试分类

  3.6 对比图像分类算法程序设计

  3.7 实验对比与分析

  3.7.1 ORL数据库

  3.7.2 Yalefaces数据库

  3.7.3 Iris(UCI)数据库

  3.7.4 Image Segmentation(UCI)数据库

  3.8 算法效率比较和分析

  第4章 核自适应递归分析

  4.1 核函数对Online SVR算法性能的影响分析

  4.1.1 SVR算法基本原理

  4.1.2 基于增量学习的Online SVR算法

  4.1.3 基于Online SVR的在线时间序列预测

  4.1.4 核函数类型及其参数影响分析

  4.2 基于核函数组合的Online SVR算法

  4.2.1 基于核函数组合的Online SVR在线

  时间序列预测算法

  4.2.2 仿真实验和算法评估

  4.3 基于残差修正的局部Online SVR算法

  4.3.1 离线与在线算法分析

  4.3.2 基于残差修正的局部Online SVR在线时间

  序列预测算法

  4.3.3 仿真实验和算法评估

  4.3.4 两种核函数组合Online SVR算法对比分析

  第5章 核函数优化及构造

  5.1 高斯核函数及核函数优化的意义

  5.2 数据相关核及其扩展

  5.3 核函数优化算法

  5.3.1 基于Fisher准则的核函数优化算法

  5.3.2 基于最大间隔准则的核函数优化算法

  5.3.3 算法比较与分析

  5.3.4 仿真实验

  5.4 基于图像矩阵的高斯核函数及改进

  5.4.1 基于图像矩阵的高斯核函数

  5.4.2 基于图像矩阵的数据相关高斯核函数

  5.4.3 仿真实验

  第6章 核自适应判别分析

  6.1 核自适应判别分析算法

  6.1.1 核判别分析算法

  6.1.2 改进算法

  6.1.3 仿真实验

  6.2 无参数核判别分析算法

  6.2.1 算法框架

  6.2.2 仿真结果与分析

  6.3 自适应多核图嵌入判别分析

  6.3.1 多核图嵌入目标方程求解

  6.3.2 核函数选择

  6.3.3 基本核函数参数优化

  6.3.4 仿真实验与分析

  第7章 核自适应流形学习算法

  7.1 流形学习

  7.2 基于核自适应学习的局部判别分析

  7.2.1 局部保持映射算法

  7.2.2 监督局部保持映射算法

  7.2.3 核监督局部保持映射算法

  7.2.4 核自适应局部保持判别分析

  7.2.5 实验仿真与结果分析

  第8章 核自适应主成分分析

  8.1 主成分分析算法

  8.2 稀疏核主成分分析算法

  8.3 核自适应稀疏主成分分析算法

  8.4 仿真实验

  第9章 核自适应学习机应用

  9.1 三维碎片分类

  9.1.1 算法

  9.1.2 仿真实验

  9.2 乳腺X射线图像分类

  9.2.1 算法步骤

  9.2.2 仿真实验

  9.3 人脸识别

  9.3.1 算法描述

  9.3.2 仿真实验

  9.4 基于Gabor小波和CKFD结合的人脸图像特征提取算法

  9.4.1 算法描述

  9.4.2 仿真实验

  9.5 KPCA和PCA自融合的人脸图像特征提取算法

  9.5.1 算法描述

  9.5.2 仿真实验

  参考文献

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