Nâng cao hiệu năng phân lớp dữ liệu trên cơ sở cải tiến thuật toán SVM.

76.000₫

Category: xcvsdf

Add your review

2434

Add to wishlistAdded to wishlistRemoved from wishlist 0

Add to compare

Mô tả
Đánh giá (0)

Nâng cao hiệu năng phân lớp dữ liệu trên cơ sở cải tiến thuật toán SVM.

DẠI HỌC HUẾ

TRƯỜNG DẠI HỌC KHOA HỌC

NGUYỄN THẾ CƯỜNG

NÂNG CAO HIỆU NĂNG PHÂN LỚP DỮ LIỆU TRÊN Cơ SỚ CÃI TIẾN THUẬT TOÁN SVM

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH

NGUYỀN THỀ CƯỜNG

NÂNG CAO HIỆU NĂNG PHÂN LỚP DỮ LIỆU TRẼN Cơ SỞ Cài tiến thuật toán SvM

NGÀNH: KHOA HỌC MÁY TÍNH

MÃ SỐ: 9.48.01.01

Nâng cao hiệu năng phân lớp dữ liệu trên cơ sở cải tiến thuật

toán SVM. Người hướng dẫn khoa học:

PGS.TS. Huỳnh The Phùng

LỜI CAM DOAN

Tôi xiu cam (loan dề lài: "Năng cao hiệu năng phân lớp dữ liệu trẽn cơ sờ cứi liến thuật toán SVM" là một cõng trình nghiên cứu ciìa riêng rỏi. dưới sự hướng dẫn cũn PGS.TS. Huỳnh The Phùng. Các số liệu sừ dụng trong luận án là trung thực. Các thuật loan dược dề xuắt là hoàn loàn mói. các kếl quả thực Nâng cao hiệu năng phân lớp dữ liệu trên cơ sở cải tiến thuật toán SVM. ngliiẹm dược thực hiệu trẽn những bộ dư liộn khách quan. Những kết quà ciìa hiận án chi dược cõng bố trong các cõng trình lien quan dến luặn án.

Nghiên cứu sinh

Nguyen Thế Cường

LỜI CẢM ƠN

Luận án này sè không thể trỏ thành hiện thực nếu không có sự ling hộ và giúp (tô cá về tri thức lan tinh thằn của rát nhiều người quan trọng trong cuộc (tời tôi.

Tôi xin bày tó lòng biết ơn sán sắc đến Nâng cao hiệu năng phân lớp dữ liệu trên cơ sở cải tiến thuật toán SVM. quý Thầy, Cô khoa Công nghệ Thòng t in và khoa Toán trường Đại học Khoa học. Đại học Hue. trường Dại học Sư phạm, Dại học Hue, những người (lã dạy tôi không chỉ kiến thức mà còn là thái độ sống từ khi tôi tới Huế, đen bày giờ và mai sau nữa.

Xin chân thành cám ơn phòng (tào tạo sau Dại học trường Dại học Khoa học, Dại học Huế đã hướng dẫn tận tình thủ tực cần thiết để Nâng cao hiệu năng phân lớp dữ liệu trên cơ sở cải tiến thuật toán SVM. tôi hoàn thành hồ sơ Khoa hục.

Xin cám ơn thành phố Huế. một nơi đặc biệt đối vói tôi trẽn hành trình học làm ngươi. Xin càm ơn tốt cà cốc anh, (‘Ill và bạn bè sóng tại Hue.

Xin càni ơn khoa Cơ bản trương Sĩ quan Thông tin dã tạo điều kiộn vẻ mặt thơi gian (te tôi hoàn thành quá trình học tập và nghiên cứu.

Nhãn dịp này, tôi xin chân thành cam ơn tất cả mọi ngươi Nâng cao hiệu năng phân lớp dữ liệu trên cơ sở cải tiến thuật toán SVM. trong gia (rinh tôi, dã luôn ling hộ cả về vật chắt lan tinh thằn và luôn dộng viên tôi lúc khó khăn.

Dặc biệt, tôi xin bậy tỏ lòng biết ơn sâu sấc tơi thầy Huỳnh The Phùng, ngươi trực tiếp hương dàn tôi từ (láu chấm càu dến tổng thể, giúp tôi có một góc nhìn dứng (tắn về khoa học và Làm khoa học. ‘rỏi cùng xin chân thành cám ơn gia dinh thầy dà luôn hồ trợ vồ mọi mặt để Nâng cao hiệu năng phân lớp dữ liệu trên cơ sở cải tiến thuật toán SVM. tơi có diều kiện tốt nhát làm việc với thầy.

Làm luận án này là cá một cuộc hành trình dài với rất nhiều cung bậc cảm xúc, quá trình này khiến tôi trơ nên khiêm nhương, biết ơn những gì mình dang có và những ngươi mình dã gộp. Dành cho những ai biết đến dẻ tài này và dã từng dộng viên cho tôi, xin cám ơn!

TÁC GIẢ LUẬN ÁN

Nghiên cứu sinh Nguyền Thề Cương