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《基于半监督与集成学习的文本分类方法》内容简介
文本分类技术广泛应用于新闻媒体、网络期刊文献、数字图书馆、互联网等领域，是人类处理海量文本信息的重要手段。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。
《基于半监督与集成学习的文本分类方法》书籍信息摘要
《基于半监督与集成学习的文本分类方法》内容简介与阅读建议，作者 唐焕玲，科技技术。获取前建议核对作者、出版社、年份、ISBN、版本和正版渠道。相关主题：计算机网络、软硬件开发。
- 作者：唐焕玲
- 分类：科技技术
- 语言：中文
- 格式：暂无已核验合规下载格式
《基于半监督与集成学习的文本分类方法》适合哪些读者？
适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。
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常见问题
《基于半监督与集成学习的文本分类方法》适合谁读？
适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。
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