2019 - 张骁,廖士中 - 《计算机学报》 - 被引量: 0 收藏相关文章 Fast Cross-Validation for Kernel-Based Algorithms 2019 - Yong Liu,Shizhong Liao,Shali Jiang,... - 《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》 - 被引量: 0 收藏相关文章 A survey on online kernel selection ...
廖士中教授的人物简介廖士中先生是一位来自东北的杰出学者，他拥有博士学位，目前担任天津大学计算机科学与技术学院的教授，同时也是该学院计算机科学系的主任，致力于学术研究和人才培养。他作为博士生导师，指导着一批批未来的科技精英。他在学术界拥有广泛的影响力，是中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员...
爱企查 > 廖士中 廖士中认领 廖 开业经营异常 经营者:廖士中 统一社会信用代码:92520502MA6G8PWJ3H 电话:- 邮箱:- 官网:- 地址:贵州省毕节市七星关区广惠路30号 简介: 1、基本情况廖士中成立于2007年09月28日,位于贵州省毕节市七星关区广惠路30号,目前处于开业状态,经营范围包括小吃(在许可证有效期内经营)...
廖士中的教育历程始于1981年9月，他在大连理工大学的计算机科学与工程系开始了他的学术之旅，专攻计算机软件专业，获取了学士学位。这段学习期间，他积累了扎实的基础知识和技能。随后，他在1985年9月至1988年6月间，选择了吉林大学的计算机科学系，深入研究人工智能专业，进一步提升了他的专业理论和实践能力...
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克里斯塔勒中心地理论与廖士中心地理论的异同: 1首先,克里斯塔勒和廖士两人的学说均建立在假设的理想平原之上,因而都得出市场区的最佳形式是六边形。但是,最后形成的中心地模式不同。其原因在于:克里斯塔勒遵循“利润最大化”原则,从最高级货物的最大销售距离的顺序开始,由上至下地建立起他的中心体系;而廖士则遵循...
当训练数据充分时,极大似然估计方法是贝叶斯网络参数学习典型且有效的方法.但当训练数据量少且领域知识缺乏时,极大似然估计往往无法给出一致无偏的参数估计.为此,提出一种新的贝叶斯网络参数学习方法TL-WMLE.将极大似然估计方法与迁移学习理论、样本不均衡方法相结合,解决数据量过少、领域知识缺乏时的贝叶斯网络参数学习...
摘要 模型组合旨在整合并利用假设空间中多个模型提高学习系统的稳定性和泛化性.针对支持向量机(support vector machine,SVM)模型组合多采用基于样本采样方法构造候选模型集的现状,研究基于正则化路径的SVM模型组合.首先证明SVM模型组合Lh-风险一致性,给出SVM模型组合基于样本的合理性解释.然后提出正则化路径上...
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