Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10995/2056
Title: Исследование проблемы классификации с помощью машинного обучения методом опорных векторов SVM с использованием графической интерпретации
Other Titles: Research of a problem of classification by means of machine training by a method of basic vectors SVM with use of graphic interpretation
Authors: Чучанов, П. С.
Issue Date: 2007
Publisher: б. и.
Citation: Чучанов П. С. Исследование проблемы классификации с помощью машинного обучения методом опорных векторов SVM с использованием графической интерпретации / П. С. Чучанов // Труды российской конференции молодых ученых по информационному поиску в рамках RuSSIR 2007 / [отв. ред. П. И. Браславский]. — Екатеринбург : б. и., 2007. — С. 73-86.
Abstract: Данная статья посвящена тематической классификации документов на основе Метода Опорных Векторов с использованием программы SVM-Light. Были поставлены и решены следующие задачи: исследование результатов классификации в зависимости от параметров SVM, исследование результатов работы SVM с целью выявить причину низких результатов с помощью проектирования векторного представления документов рубрики.
Given article is devoted thematic classification of documents on the basis of the Method of Basic Vectors with use of program SVM-Light. Following problems have been put and solved: research of results of classification depending on parametres SVM, research of results of work SVM on purpose to establish the reason of low results by means of designing of vector representation of documents of a heading.
URI: http://hdl.handle.net/10995/2056
http://elar.urfu.ru/handle/10995/2056
Conference name: Первая Российская конференция Молодых Ученых по Информационному поиску
Conference date: 7.09.2007-10.09.2007
Origin: RuSSIR 2007
Appears in Collections:Информационный поиск

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
RuSSIR_2007_09.pdf5,59 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.