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Learning to Classify Text Using Support Vector Machines: 668 - Brossura

 
9781461352983: Learning to Classify Text Using Support Vector Machines: 668

Sinossi

Based on ideas from Support Vector Machines (SVMs), Learning To Classify Text Using Support Vector Machines presents a new approach to generating text classifiers from examples. The approach combines high performance and efficiency with theoretical understanding and improved robustness. In particular, it is highly effective without greedy heuristic components. The SVM approach is computationally efficient in training and classification, and it comes with a learning theory that can guide real-world applications.

Learning To Classify Text Using Support Vector Machines gives a complete and detailed description of the SVM approach to learning text classifiers, including training algorithms, transductive text classification, efficient performance estimation, and a statistical learning model of text classification. In addition, it includes an overview of the field of text classification, making it self-contained even for newcomers to the field. This book gives a concise introduction to SVMs for pattern recognition, and it includes a detailed description of how to formulate text-classification tasks for machine learning.

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Contenuti

Foreword; T.Mitchell, K. Morik. Preface. Acknowledgments. Notation. 1. Introduction. 2. Text Classification. 3. Support Vector Machines. Part Theory. 4. A Statistical Learning Model of Text Classification for SVMS. 5. Efficient Performance Estimators for SVMS. Part Methods. 6. Inductive Text Classification. 7. Transductive Text Classification. Part Algorithms. 8. Training Inductive Support Vector Machines. 9. Training Transductive Support Vector Machines. 10. Conclusions. Bibliography. Appendices. Index.

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  • EditoreSpringer
  • Data di pubblicazione2012
  • ISBN 10 1461352983
  • ISBN 13 9781461352983
  • RilegaturaCopertina flessibile
  • LinguaInglese
  • Numero di pagine228
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9780792376798: Learning to Classify Text Using Support Vector Machines: Methods, Theory, and Algorithms: 668

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Casa editrice: Kluwer Academic Pub, 2002
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Based on ideas from Support Vector Machines (SVMs), Learning To Classify Text Using Support Vector Machines presents a new approach to generating text classifiers from examples. The approach combines high performance and efficiency with theoretical understanding and improved robustness. In particular, it is highly effective without greedy heuristic components. The SVM approach is computationally efficient in training and classification, and it comes with a learning theory that can guide real-world applications.Learning To Classify Text Using Support Vector Machines gives a complete and detailed description of the SVM approach to learning text classifiers, including training algorithms, transductive text classification, efficient performance estimation, and a statistical learning model of text classification. In addition, it includes an overview of the field of text classification, making it self-contained even for newcomers to the field. This book gives a concise introduction to SVMs for pattern recognition, and it includes a detailed description of how to formulate text-classification tasks for machine learning.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 228 pp. Englisch. Codice articolo 9781461352983

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