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Der Umwelt zuliebe
Multilabel Classification
Francisco Herrera, Francisco Charte, Antonio J. Rivera, María J. del Jesus (Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
This book offers a comprehensive review of multilabel techniques widely used to classify and label texts, pictures, videos and music in the Internet. A deep review of the specialized literature on the field includes the available software needed to work with this kind of data. It provides the user with the software tools needed to deal with multilabel data, as well as step by step instruction on… how to use them. The main topics covered are:
• The special characteristics of multi-labeled data and the metrics available to measure them.• The importance of taking advantage of label correlations to improve the results.• The different approaches followed to face multi-label classification.• The preprocessing techniques applicable to multi-label datasets.• The available software tools to work with multi-label data.
This book is beneficial for professionals and researchers in a variety of fields because of the wide range of potential applications for multilabel classification. Besides its multiple applications to classify different types of online information, it is also useful in many other areas, such as genomics and biology. No previous knowledge about the subject is required. The book introduces all the needed concepts to understand multilabel data characterization, treatment and evaluation. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
22.08.2016
Sprache
Englisch
EAN
9783319411101
Herausgeber
Springer International Publishing
Sonderedition
Nein
Autor
Francisco Herrera, Francisco Charte, Antonio J. Rivera, María J. del Jesus
Seitenanzahl
194
Auflage
1
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Buch Untertitel
Problem Analysis, Metrics and Techniques
Schlagwörter
Data mining, Machine learning, Classification, Multi-label data, Text categorization, Preprocessing, Dataset characterization, Learning from imbalanced data, Dimensionality reduction, Feature selection, Data mining software
Thema-Inhalt
UNF - Data Mining
UYQE - Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme
UYQ - Künstliche Intelligenz
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com
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