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portada Learning to Classify Text Using Support Vector Machines (en Inglés)
Formato
Libro Físico
Autor
Editorial
Idioma
Inglés
N° páginas
205
Encuadernación
Tapa Blanda
Dimensiones
23.4 x 15.6 x 1.2 cm
Peso
0.33 kg.
ISBN13
9781461352983
Categorías

Learning to Classify Text Using Support Vector Machines (en Inglés)

Thorsten Joachims (Autor) · Springer · Tapa Blanda

Learning to Classify Text Using Support Vector Machines (en Inglés) - Joachims, Thorsten

Libro Nuevo Origen: Estados Unidos
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Reseña del libro "Learning to Classify Text Using Support Vector Machines (en Inglés)"

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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