One-class Document Classification
One-class Document Classification via Neural Networks and Support Vector Machines
-
5% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 49.00
-
20 322 Ft (19 355 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 5% (cc. 1 016 Ft off)
- Kedvezményes ár 19 307 Ft (18 387 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
20 322 Ft
Beszerezhetőség
Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadó VDM Verlag Dr. Müller
- Megjelenés dátuma 2009. január 1.
- ISBN 9783639148695
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem108 oldal
- Méret 220xx mm
- Súly 157 g
- Nyelv angol 0
Kategóriák
Hosszú leírás:
In this book, we address the problem of automated
information retrieval and document classification
using only positive examples.In this book, we show
how a simple feed-forward neural network can be
trained to filter documents under these conditions,
and that this method seems to be superior to modified
methods (modified to use only positive training
examples),such as Rocchio, Nearest Neighbor,
Naive-Bayes and Distance- based Probability
algorithms.A novel experimental finding
is that retrieval is enhanced substantially
in this context by carrying out a certain kind of
uniform transformation (Hadamard) of the
information prior to the training of the network.
We also implemented versions of support vector
machine (SVM) appropriate for one-classclassification
in the context of information retrieval.
Finally we present a system designed to help a user
navigate the Web. The system is built upon neural
network techniques designed to attack the problem of
user modeling using only positive examples.