Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
Internet security is seriously threatened by spam spreading, and content-based spam filtering has become one of effective spam-filtering methods. Aiming at the practical problems, we propose an active learning based method which takes naive Bayesian means as basic classifiers. This method randomly initialize a small training set to generate basic classifiers, and then use them to classify mails, which...
AdaBoost is known as an effective method to improve the performance of base classifiers both theoretically and empirically. However, previous studies have shown that AdaBoost is always prone to overfitting especially in noisy case. In addition, most current works on Boosting assume that the loss function is fixed and therefore do not take the distinction between noisy case and noise-free case into...
This paper presents a new concept of building classification-type loss for regression sample based on conversion between regression and classification problems used in Support Vector Regression (SVR). By introducing the classification-type loss to calculate example's error, AdaBoost algorithm can be generalized from classification to regression. A new Boosting algorithm for regression, called AdaBoost...
Although an improvement of hierarchical text classification can be achieved by using hierarchical structure information, existing hierarchical text classification methods suffer from two problems: data skew (especially in large-scale hierarchy) and error propagation. In this paper, we first define the concept of path-based semantic vector for the presentation of categories. Then a set of additional...
Although an improvement of hierarchical text classification can be achieved by using hierarchical structure information, existing hierarchical text classification methods suffer from a problem, namely error propagation (especially in large-scale deep hierarchy). In this paper, we define the concept of path-based semantic vector for the presentation of categories based on which prior information provided...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.