TAILIEUCHUNG - Intelligent and Biosensors 2012 Part 3

Tham khảo tài liệu 'intelligent and biosensors 2012 part 3', kỹ thuật - công nghệ, cơ khí - chế tạo máy phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả | Signal Processing and Classification Approaches for Brain-computer Interface 41 The first approach is the most widely used despite that the obtained feature vectors are often of high dimensionality. Classifier selection criteria In order to choose the most appropriate classifier for a given set of features the properties of the available classifiers must be chosen according to the following four classifier taxonomy and two main problems in BCI design as described by Lotte et al. 2007 Classifier taxonomy Generative or Informative classifier - Discriminative classifier Generative classifiers . Bayes quadratic learn the class models. To classify a feature vector generative classifiers compute the likelihood of each class and choose the most likely. Discriminative ones . support vector machines SVM only learn the way of discriminating the classes or the class membership in order to classify a feature vector directly Ng Jordan 2002 Rubinstein Hastie 1997 Static classifier - Dynamic classifier static classifiers . multilayer perceptrons MP cannot take into account temporal information during classification as they classify a single feature vector. In contrast dynamic classifiers such as hidden Markov model HMM Rabiner 1989 FIR filters-multilayer perceptrons FIR-MLP Haselsteiner Pfurtscheller 2000 and Tree-based neural network TBNN Ivanova et al. 1995 can classify a sequence of feature vectors and thus catch temporal dynamics. Stable classifier - Unstable classifier Stable classifiers . linear discriminant analysis LDA have a low complexity or capacity Vapnik 1995 1999 . They are said to be stable as small variations in the training set do not considerably affect their performance. In contrast unstable classifiers . multilayer perceptron have a high complexity. As for them small variations of the training set may lead to important changes in performance Breiman 1998 . Regularized classifier Regularization consists in carefully controlling the .

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.