MARC状态：已编 文献类型：中文图书 浏览次数：8
- 题名/责任者:
- 基于半监督与集成学习的文本分类方法/唐焕玲著
- 出版发行项:
- :北京,2013.8
- ISBN及定价:
- 978-7-121-21256-7/CNY29.00
- 学科主题:
- 文字信息处理
- 中图法分类号:
- TP391.1
- 提要文摘附注:
- 本书重点探讨了利用信息论中的评估函数量化特征权值的方法; 基于权值调整改进Co-training的算法; 利用互信息或CHI统计量构造特征独立模型, 进行特征子集划分的方法; 基于投票熵维护样本权重的BoostVE分类模型; 融合半监督学习和集成学习的SemiBoost-CR分类模型。其中特征选择和权值调整方法、基于特征独立模型划分特征子集的方法适用于文本分类, 其他算法不仅适用于文本分类, 对机器学习和数据挖掘的其他研究也有较大的参考价值和借鉴作用。
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| 索书号 | 条码号 | 年卷期 | 校区—馆藏地 | 书刊状态 |
| TP391.1/21 | S2351537 | 总馆—自然书库（凤阳） | 可借 | |
| TP391.1/21 | S2351538 | 总馆—自然书库（凤阳） | 可借 | |
| TP391.1/21 | S2351539 | 总馆—自然书库（凤阳） | 可借 |
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