Algorytmy klasyfikacji i uczenia w rozpoznawaniu treści - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Algorytmy klasyfikacji i uczenia w rozpoznawaniu treści

Abstrakt

Zadanie klasyfikacji treści może zostać podzielone na dwa etapy: ekstrakcji cech istotnych dla podziału na klasy oraz etapu klasyfikacji na podstawie cech wyznaczonych w poprzednim etapie. Dzięki takiemu podziałowi, możliwe jest użycie w drugim etapie standardowych algorytmów budowy (uczenia) klasyfikatorów, takich klasyfikator bayesowski, drzewa decyzyjne, sztuczne sieci neuronowe czy metoda wektorów wspierających (SVM). Przy wyborze jednej z wymienionych metod należy wziąć pod uwagę czynniki takie jak możliwość uogólniania, niezawodność, szybkość uczenia, liczbę cech czy możliwość wyjaśniania wiedzy.

Pełna treść

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Publikacja monograficzna
Typ:
rozdział, artykuł w książce - dziele zbiorowym /podręczniku o zasięgu krajowym
Tytuł wydania:
Inteligentne wydobywanie informacji ze społecznościowych serwisów internetowych strony 105 - 120
Język:
polski
Rok wydania:
2011
Opis bibliograficzny:
Dembski J.: Algorytmy klasyfikacji i uczenia w rozpoznawaniu treści// Inteligentne wydobywanie informacji ze społecznościowych serwisów internetowych/ ed. ed. Bogdan Wiszniewski Gdańsk: Pomorskie Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, 2011, s.105-120
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 11 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi