The Support Vector Machine provides a new way to design classification algorithms which learn from examples (supervised learning) and generalize when applied to new data. We demonstrate its success on a difficult classification problem from hyperspectral remote sensing, where we obtain performances of 96%, and 87% correct for a 4 class problem, and a 16 class problem respectively. These results ar...... hiện toàn bộ
Các tạp chí khác
Tạp chí Truyền nhiễm Việt Nam
VNU Journal of Science: Mathematics - Physics
Tạp chí Khoa học Đại học Đồng Tháp
Vietnam Journal of Science and Technology
Communications in Physics
Vietnam Journal of Marine Science and Technology
VNU Journal of Science: Medical and Pharmaceutical Sciences
Tạp chí Khoa học Trường Đại học Sư phạm Thành phố Hồ Chí Minh
Tạp chí Khoa học - Công nghệ trong lĩnh vực An toàn thông tin
VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences