"Least Squares-Support Vector Regression(LS-SVR)"의 검색결과 입니다.

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by4741

"Least Squares-Support Vector Regression(LS-SVR)" 검색결과 1-4 / 4건

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최소 제곱 서포트 벡터 회귀 기반 비선형 자귀회귀 방법을 이용한 지속 모음 모델링 (Sustained vowel modeling using nonlinear autoregressive method based on least squares-support vector regression)

한국지능시스템학회 장승진, 김효민, 박영철, 최홍식, 윤영로

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컨볼루션 신경망을 이용한 도시 환경에서의 안전도 점수 예측 모델 연구 (A Safety Score Prediction Model in Urban Environment Using Convolutional Neural Network)

Support Vector Regression and three Convolutional Neural Network models using Root Mean Square Error and c ... 가 필요하다. 이를 위해 우리는 전역 칼럼과 지역 칼럼으로 구성된 Double-column Convolutional Neural Network를 사용한다. 전역 칼럼과 지역 칼럼 ... 의DCNN 모델의 성능 비교를 위해 2개의 SVR 모델과 3개의 CNN 모델의 평균 제곱근 오차와 상관관계 분석을 측정하였다. 성능 비교 실험 결과 우리의 모델이 0.7432

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R수업내용 - 윤석훈교수님

y1,3x y1 21 22 43 4< Linear Regression >▶ data : (x1,y1,) ........., (xm,ym)Least Squares ... .vector" "maximun.matrix" "old"[16] "smokes" "tmp" "x" "y"▶ rm( list = ls() ) : ls들의 list를 모두 지움> ls ... ]][1] 1 3 ☜ 첫 번째 원소를 뽑아냄> x[1]$a[1] 1 3 ☜첫 번째 원소로 구성된 써브리스트?>x[-2] ☜2번째 원소를 뺀 나머지 리스트>x[x(T,T,F)] ☜1

리포트 | 9페이지 | 1,000원 | 등록일 2011.05.13

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