Erschienen: 30.04.2002 Abbildung von Joachims | Learning to Classify Text Using Support Vector Machines | 2002 | Methods, Theory and Algorithms | 668

Joachims

Learning to Classify Text Using Support Vector Machines

Methods, Theory and Algorithms

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inkl. Mwst.

2002. Buch. xvii, 205 S. Bibliographien. Hardcover

Springer. ISBN 978-0-7923-7679-8

Format (B x L): 15,5 x 23,5 cm

Gewicht: 1100 g

In englischer Sprache

Produktbeschreibung

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.

Gesamtwerk

Die 8. Auflage ist wieder auf sechs Bände angelegt. Darin finden sich übersichtlich und in systematischer Gliederung Vertragsmuster aus der Feder erfahrener Experten. Jedem dieser Muster folgen Anmerkungen, mit denen der dem Vertragsentwurf zu Grunde liegende Sachverhalt und die Gründe für die Wahl des spezifischen Formulars erläutert werden.

Autoren

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