Littérature scientifique sur le sujet « MACHINE ALGORITHMS »
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Articles de revues sur le sujet "MACHINE ALGORITHMS"
Mishra, Akshansh, et Apoorv Vats. « Supervised Machine Learning Classification Algorithms for Detection of Fracture Location in Dissimilar Friction Stir Welded Joints ». Frattura ed Integrità Strutturale 15, no 58 (25 septembre 2021) : 242–53. http://dx.doi.org/10.3221/igf-esis.58.18.
Texte intégralBenbouzid, Bilel. « Unfolding Algorithms ». Science & ; Technology Studies 32, no 4 (13 décembre 2019) : 119–36. http://dx.doi.org/10.23987/sts.66156.
Texte intégralHE, YONG, SHUGUANG HAN et YIWEI JIANG. « ONLINE ALGORITHMS FOR SCHEDULING WITH MACHINE ACTIVATION COST ». Asia-Pacific Journal of Operational Research 24, no 02 (avril 2007) : 263–77. http://dx.doi.org/10.1142/s0217595907001231.
Texte intégralTURAN, SELIN CEREN, et MEHMET ALI CENGIZ. « ENSEMBLE LEARNING ALGORITHMS ». Journal of Science and Arts 22, no 2 (30 juin 2022) : 459–70. http://dx.doi.org/10.46939/j.sci.arts-22.2-a18.
Texte intégralLing, Qingyang. « Machine learning algorithms review ». Applied and Computational Engineering 4, no 1 (14 juin 2023) : 91–98. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/4/20230355.
Texte intégralSameer, S. K. L., et P. Sriramya. « Improving the Efficiency by Novel Feature Extraction Technique Using Decision Tree Algorithm Comparing with SVM Classifier Algorithm for Predicting Heart Disease ». Alinteri Journal of Agriculture Sciences 36, no 1 (29 juin 2021) : 713–20. http://dx.doi.org/10.47059/alinteri/v36i1/ajas21100.
Texte intégralMeena, Munesh, et Ruchi Sehrawat. « Breakdown of Machine Learning Algorithms ». Recent Trends in Artificial Intelligence & ; it's Applications 1, no 3 (16 octobre 2022) : 25–29. http://dx.doi.org/10.46610/rtaia.2022.v01i03.005.
Texte intégralMaitre, Julien, Sébastien Gaboury, Bruno Bouchard et Abdenour Bouzouane. « A Black-Box Model for Estimation of the Induction Machine Parameters Based on Stochastic Algorithms ». International Journal of Monitoring and Surveillance Technologies Research 3, no 3 (juillet 2015) : 44–67. http://dx.doi.org/10.4018/ijmstr.2015070103.
Texte intégralCastelo, Noah, Maarten W. Bos et Donald Lehmann. « Let the Machine Decide : When Consumers Trust or Distrust Algorithms ». NIM Marketing Intelligence Review 11, no 2 (1 novembre 2019) : 24–29. http://dx.doi.org/10.2478/nimmir-2019-0012.
Texte intégralK.M., Umamaheswari. « Road Accident Perusal Using Machine Learning Algorithms ». International Journal of Psychosocial Rehabilitation 24, no 5 (31 mars 2020) : 1676–82. http://dx.doi.org/10.37200/ijpr/v24i5/pr201839.
Texte intégralThèses sur le sujet "MACHINE ALGORITHMS"
Andersson, Viktor. « Machine Learning in Logistics : Machine Learning Algorithms : Data Preprocessing and Machine Learning Algorithms ». Thesis, Luleå tekniska universitet, Datavetenskap, 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:ltu:diva-64721.
Texte intégralData Ductus är ett svenskt IT-konsultbolag, deras kundbas sträcker sig från små startups till stora redan etablerade företag. Företaget har stadigt växt sedan 80-talet och har etablerat kontor både i Sverige och i USA. Med hjälp av maskininlärning kommer detta projket att presentera en möjlig lösning på de fel som kan uppstå inom logistikverksamheten, orsakade av den mänskliga faktorn.Ett sätt att förbehandla data innan den tillämpas på en maskininlärning algoritm, liksom ett par algoritmer för användning kommer att presenteras.
Romano, Donato. « Machine Learning algorithms for predictive diagnostics applied to automatic machines ». Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2021. http://amslaurea.unibo.it/22319/.
Texte intégralMoon, Gordon Euhyun. « Parallel Algorithms for Machine Learning ». The Ohio State University, 2019. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1561980674706558.
Texte intégralRoderus, Jens, Simon Larson et Eric Pihl. « Hadoop scalability evaluation for machine learning algorithms on physical machines : Parallel machine learning on computing clusters ». Thesis, Högskolan i Skövde, Institutionen för informationsteknologi, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:his:diva-20102.
Texte intégralSahoo, Shibashankar. « Soft machine : A pattern language for interacting with machine learning algorithms ». Thesis, Umeå universitet, Designhögskolan vid Umeå universitet, 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-182467.
Texte intégralDunkelberg, Jr John S. « FEM Mesh Mapping to a SIMD Machine Using Genetic Algorithms ». Digital WPI, 2001. https://digitalcommons.wpi.edu/etd-theses/1154.
Texte intégralWilliams, Cristyn Barry. « Colour constancy : human mechanisms and machine algorithms ». Thesis, City University London, 1995. http://openaccess.city.ac.uk/7731/.
Texte intégralMitchell, Brian. « Prepositional phrase attachment using machine learning algorithms ». Thesis, University of Sheffield, 2004. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.412729.
Texte intégralPASSOS, BRUNO LEONARDO KMITA DE OLIVEIRA. « SCHEDULING ALGORITHMS APPLICATION FOR MACHINE AVAILABILITY CONSTRAINT ». PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO, 2014. http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=24311@1.
Texte intégralCOORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR
PROGRAMA DE EXCELENCIA ACADEMICA
Grande parte da literatura de problemas de escalonamento assume que todas as máquinas estão disponíveis durante todo o período de análise o que, na prática, não é verdade, pois algumas das máquinas podem estar indisponíveis para processamento sem aviso prévio devido a problemas ou a políticas de utilização de seus recursos. Nesta tese, exploramos algumas das poucas heurísticas disponíveis na literatura para a minimização do makespan para este tipo de problema NP-difícil e apresentamos uma nova heurística que utiliza estatísticas de disponibilidade das máquinas para gerar um escalonamento. O estudo experimental com dados reais mostrou que a nova heurística apresenta ganhos de makespan em relação aos demais algoritmos clássicos que não utilizam informações de disponibilidade no processo de decisão. A aplicação prática deste problema está relacionada a precificação de ativos de uma carteira teórica de forma a estabelecer o risco de mercado da forma mais rápida possível através da utilização de recursos tecnológicos ociosos.
Most literature in scheduling theory assumes that machines are always available during the scheduling time interval, which in practice is not true due to machine breakdowns or resource usage policies. We study a few available heuristics for the NP-hard problem of minimizing the makespan when breakdowns may happen. We also develop a new scheduling heuristic based on historical machine availability information. Our experimental study, with real data, suggests that this new heuristic is better in terms of makespan than other algorithms that do not take this information into account. We apply the results of our investigation for the asset-pricing problem of a fund portfolio in order to determine a full valuation market risk using idle technological resources of a company.
Wen, Tong 1970. « Support Vector Machine algorithms : analysis and applications ». Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2002. http://hdl.handle.net/1721.1/8404.
Texte intégralIncludes bibliographical references (p. 89-97).
Support Vector Machines (SVMs) have attracted recent attention as a learning technique to attack classification problems. The goal of my thesis work is to improve computational algorithms as well as the mathematical understanding of SVMs, so that they can be easily applied to real problems. SVMs solve classification problems by learning from training examples. From the geometry, it is easy to formulate the finding of SVM classifiers as a linearly constrained Quadratic Programming (QP) problem. However, in practice its dual problem is actually computed. An important property of the dual QP problem is that its solution is sparse. The training examples that determine the SVM classifier are known as support vectors (SVs). Motivated by the geometric derivation of the primal QP problem, we investigate how the dual problem is related to the geometry of SVs. This investigation leads to a geometric interpretation of the scaling property of SVMs and an algorithm to further compress the SVs. A random model for the training examples connects the Hessian matrix of the dual QP problem to Wishart matrices. After deriving the distributions of the elements of the inverse Wishart matrix Wn-1(n, nI), we give a conjecture about the summation of the elements of Wn-1(n, nI). It becomes challenging to solve the dual QP problem when the training set is large. We develop a fast algorithm for solving this problem. Numerical experiments show that the MATLAB implementation of this projected Conjugate Gradient algorithm is competitive with benchmark C/C++ codes such as SVMlight and SvmFu. Furthermore, we apply SVMs to time series data.
(cont.) In this application, SVMs are used to predict the movement of the stock market. Our results show that using SVMs has the potential to outperform the solution based on the most widely used geometric Brownian motion model of stock prices.
by Tong Wen.
Ph.D.
Livres sur le sujet "MACHINE ALGORITHMS"
Li, Fuwei, Lifeng Lai et Shuguang Cui. Machine Learning Algorithms. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-16375-3.
Texte intégralAyyadevara, V. Kishore. Pro Machine Learning Algorithms. Berkeley, CA : Apress, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-3564-5.
Texte intégralArnold, Schönhage. Fast algorithms : A multitape Turing machine implementation. Mannheim : B.I. Wissenschaftsverlag, 1994.
Trouver le texte intégralWhelan, Paul F., et Derek Molloy. Machine Vision Algorithms in Java. London : Springer London, 2001. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4471-0251-9.
Texte intégralGrefenstette, John J., dir. Genetic Algorithms for Machine Learning. Boston, MA : Springer US, 1994. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4615-2740-4.
Texte intégralMandal, Jyotsna Kumar, Somnath Mukhopadhyay, Paramartha Dutta et Kousik Dasgupta, dir. Algorithms in Machine Learning Paradigms. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-1041-0.
Texte intégralMachine vision : theory, algorithms, practicalities. London : Academic, 1990.
Trouver le texte intégralDavies, E. R. Machine vision : Theory, algorithms, practicalities. 3e éd. Amsterdam : Elsevier, 2005.
Trouver le texte intégralJ, Grefenstette John, dir. Genetic algorithms for machine learning. Boston : Kluwer Academic Publishers, 1994.
Trouver le texte intégralPaliouras, Georgios. Scalability of machine learning algorithms. Manchester : University of Manchester, 1993.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "MACHINE ALGORITHMS"
Geetha, T. V., et S. Sendhilkumar. « Classification Algorithms ». Dans Machine Learning, 127–51. Boca Raton : Chapman and Hall/CRC, 2023. http://dx.doi.org/10.1201/9781003290100-6.
Texte intégralBrucker, Peter. « Single Machine Scheduling Problems ». Dans Scheduling Algorithms, 61–106. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-24804-0_4.
Texte intégralBrucker, Peter. « Single Machine Scheduling Problems ». Dans Scheduling Algorithms, 61–106. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2001. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-04550-3_4.
Texte intégralBrucker, Peter. « Single Machine Scheduling Problems ». Dans Scheduling Algorithms, 61–100. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 1998. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-03612-9_4.
Texte intégralBrucker, Peter. « Single Machine Scheduling Problems ». Dans Scheduling Algorithms, 60–99. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 1995. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-03088-2_4.
Texte intégralPendyala, Vishnu. « Machine Learning Algorithms ». Dans Veracity of Big Data, 87–118. Berkeley, CA : Apress, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-3633-8_5.
Texte intégralPanesar, Arjun. « Machine Learning Algorithms ». Dans Machine Learning and AI for Healthcare, 119–88. Berkeley, CA : Apress, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-3799-1_4.
Texte intégralSteger, Carsten. « Machine Vision Algorithms ». Dans Handbook of Machine and Computer Vision, 505–698. Weinheim, Germany : Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, 2017. http://dx.doi.org/10.1002/9783527413409.ch9.
Texte intégralPanesar, Arjun. « Machine Learning Algorithms ». Dans Machine Learning and AI for Healthcare, 85–144. Berkeley, CA : Apress, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-6537-6_4.
Texte intégralZhou, Ding-Xuan. « Machine Learning Algorithms ». Dans Encyclopedia of Applied and Computational Mathematics, 839–41. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-70529-1_301.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "MACHINE ALGORITHMS"
Wang, Yingfeng, Zhijing Liu et Wei Yan. « Algorithms for Random Adjacency Matrixes Generation Used for Scheduling Algorithms Test ». Dans 2010 International Conference on Machine Vision and Human-machine Interface. IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/mvhi.2010.190.
Texte intégralArden, Farel, et Cutifa Safitri. « Hyperparameter Tuning Algorithm Comparison with Machine Learning Algorithms ». Dans 2022 6th International Conference on Information Technology, Information Systems and Electrical Engineering (ICITISEE). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/icitisee57756.2022.10057630.
Texte intégralTeixeira, L. P., W. Celes et M. Gattass. « Accelerated Corner-Detector Algorithms ». Dans British Machine Vision Conference 2008. British Machine Vision Association, 2008. http://dx.doi.org/10.5244/c.22.62.
Texte intégralNarendra, Pat. « VLSI Architectures for Real-Time Image Processing ». Dans Machine Vision. Washington, D.C. : Optica Publishing Group, 1985. http://dx.doi.org/10.1364/mv.1985.fd4.
Texte intégralShabdirova, Ainash, Ashirgul Kozhagulova, Minh Nguyen et Yong Zhao. « A Novel Approach to Sand Volume Prediction Using Machine Learning Algorithms ». Dans International Petroleum Technology Conference. IPTC, 2023. http://dx.doi.org/10.2523/iptc-22770-ea.
Texte intégralHalyo, Nesim, et Richard W. Samms. « Combined Optimization of Image Gathering Optics and Image Processing Algorithm for Edge Detection ». Dans Machine Vision. Washington, D.C. : Optica Publishing Group, 1985. http://dx.doi.org/10.1364/mv.1985.thd1.
Texte intégralAbdullahi, M. I., G. I. O. Aimufua et U. A. Muhammad. « Application of Sales Forecasting Model Based on Machine Learning Algorithms. » Dans 28th iSTEAMS Multidisciplinary Research Conference AIUWA The Gambia. Society for Multidisciplinary and Advanced Research Techniques - Creative Research Publishers, 2021. http://dx.doi.org/10.22624/aims/isteams-2021/v28p17.
Texte intégralCourtney, P., R. B. Yates et P. A. Ivey. « Mapping Algorithms on to Platforms : An Approach to Algorithm and Hardware Co-Design ». Dans British Machine Vision Conference 1994. British Machine Vision Association, 1994. http://dx.doi.org/10.5244/c.8.79.
Texte intégralGarnica, O. « Finite state machine optimization using genetic algorithms ». Dans Second International Conference on Genetic Algorithms in Engineering Systems. IEE, 1997. http://dx.doi.org/10.1049/cp:19971194.
Texte intégralKhan, Rehan Ullah, et Saleh Albahli. « Machine Learning Augmentation ». Dans ACAI 2019 : 2019 2nd International Conference on Algorithms, Computing and Artificial Intelligence. New York, NY, USA : ACM, 2019. http://dx.doi.org/10.1145/3377713.3377726.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "MACHINE ALGORITHMS"
Stepp, Robert E., Bradley L. Whitehall et Lawrence B. Holder. Toward Intelligent Machine Learning Algorithms. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, mai 1988. http://dx.doi.org/10.21236/ada197049.
Texte intégralCaravelli, Francesco. Towards memristor supremacy with novel machine learning algorithms. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), septembre 2021. http://dx.doi.org/10.2172/1822713.
Texte intégralDim, Odera, Carlos Soto, Yonggang Cui, Lap-Yan Cheng, Maia Gemmill, Thomas Grice, Joseph Rivers, Warren Stern et Michael Todosow. VERIFICATION OF TRISO FUEL BURNUP USING MACHINE LEARNING ALGORITHMS. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), août 2021. http://dx.doi.org/10.2172/1813329.
Texte intégralWaldrop, Lauren, Carl Hart, Nancy Parker, Chris Pettit et Scotland McIntosh. Utility of machine learning algorithms for natural background photo classification. Cold Regions Research and Engineering Laboratory (U.S.), juin 2018. http://dx.doi.org/10.21079/11681/27344.
Texte intégralGrechanuk, Pavel, Michael Rising et Todd Palmer. Application of Machine Learning Algorithms to Identify Problematic Nuclear Data. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), janvier 2021. http://dx.doi.org/10.2172/1906466.
Texte intégralBissett, W. P. Optimizing Machine Learning Algorithms For Hyperspectral Very Shallow Water (VSW) Products. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, janvier 2009. http://dx.doi.org/10.21236/ada531071.
Texte intégralBissett, W. P. Optimizing Machine Learning Algorithms for Hyperspectral Very Shallow Water (VSW) Products. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, juin 2009. http://dx.doi.org/10.21236/ada504929.
Texte intégralBissett, W. P. Optimizing Machine Learning Algorithms for Hyperspectral Very Shallow Water (VSW) Products. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, janvier 2008. http://dx.doi.org/10.21236/ada516714.
Texte intégralPoczos, Barnabas. Machine Learning Algorithms for Matching Theories, Simulations, and Observations in Cosmology. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), décembre 2018. http://dx.doi.org/10.2172/1572709.
Texte intégralHerrera, Allen, Eugene Moore et Alexander Heifetz. Development of Gamma Background Radiation Digital Twin with Machine Learning Algorithms. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), novembre 2020. http://dx.doi.org/10.2172/1735365.
Texte intégral