Classificacao Multi Label
Mostrando 1-7 de 7 artigos, teses e dissertações.
-
1. Abordagens para aprendizado semissupervisionado multirrótulo e hierárquico / Multi-label and hierarchical semi-supervised learning approaches
In machine learning, the task of classification consists on creating computational models that are able to automatically identify the class of objects belonging to a predefined domain from a set of examples whose class is known a priori. There are some classification scenarios in which each object can be associated to more than one class at the same time. Mo
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 25/10/2011
-
2. Uma estratégia híbrida para o problema de classificação multirrótulo
Este trabalho apresenta um novo método para resolver o problema de classificação multirrótulo, baseado no método de enxame de partículas, chamado Multi Label K-Nearest Michigam Particle Swarm Optimization (ML-KMPSO), que foi avaliado utilizando-se duas bases de dados reais. A aprendizagem multirrótulo se originou na categorização de textos, onde cad
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 29/03/2011
-
3. Medida de certeza na categorização multi-rótulo de texto e sua utilização como estratégia de poda do ranking de categorias
Dado um documento de entrada, um sistema de categorização multi-rótulo de texto tipicamente computa graus de crença para as categorias de um conjunto pré-definido, ordena as categorias por grau de crença, e atribui ao documento as categorias com grau de crença superior a um determinado limiar de poda. Idealmente, o grau de crença deveria informar a p
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 27/08/2010
-
4. Classificação multi-rótulo hierárquica de documentos textuais
The amount of information stored in text databases is steadily increasing. As such, demand for automated techniques to organize this data also continues to grow. In this context, academic and industry research has been focused on the study of automatic text classification. Most work on text classification studies the development of techniques in which there
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 29/07/2009
-
5. Classificação automática de páginas Web Multi-label via MDL e Support Vector Machines
Nesta pesquisa é feita a extensão de um novo algoritmo de classificação, chamado de CAH+MDL, anteriormente desenvolvido para lidar apenas com problemas de classificação binários ou multiclasse, para tratar diretamente também problemas de classificação multilabel. Foi estudado então seu desempenho para a classificação de uma base de páginas Web
Publicado em: 2009
-
6. Learning classifier system for multi-label classification / Sistemas classificadores evolutivos para problemas multirrótulo
Classificação é, provavelmente, a tarefa mais estudada na área de Aprendizado de Máquina, possuindo aplicação em uma grande quantidade de problemas reais, como categorização de textos, diagnóstico médico, problemas de bioinformática, além de aplicações comerciais e industriais. De um modo geral, os problemas de classificação podem ser catego
Publicado em: 2009
-
7. O algoritmo de aprendizado semi-supervisionado co-training e sua aplicação na rotulação de documentos / The semi-supervised learning algorithm co-training applied to label text documents
Em Aprendizado de Máquina, a abordagem supervisionada normalmente necessita de um número significativo de exemplos de treinamento para a indução de classificadores precisos. Entretanto, a rotulação de dados é freqüentemente realizada manualmente, o que torna esse processo demorado e caro. Por outro lado, exemplos não-rotulados são facilmente obtido
Publicado em: 2004