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.
To reduce the human effort in labeling the training set for document classification, some learning algorithms ask users to give the representative keywords for each class rather than any labeled documents. The key challenge in such \emph {keyword-labeled classification} is how to learn the high quality classifier with
In this paper, we propose a novel strategy at an abstract level by combining textual and visual clustering results to retrieve images using semantic keywords and auto-annotate images based on similarity with existing keywords. Our main hypothesis is that images that fall in to the same textcluster can be described
Traditional Web search engines mostly adopt a keyword-based approach. When the keyword submitted by the user is ambiguous, search result usually consists of documents related to various meanings of the keyword, while the user is probably interested in only one of them. In this paper we attempt to provide a solution to
The purpose of this research is to propose an appropriate classification approach to improving the effectiveness of spam filtering on the issue of skewed class distributions. A clustering-based classifier is proposed to first cluster documents into several groups, and then an equal number of keywords are extracted
of the classifier. Our experimental results shows that these measures can improve the classifier's performances, for keywords change too rapidly in emails while address groups are much steadier.
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.