Данная книга предоставляет подробный обзор методов классификации и машинного обучения на основе данных. Первая часть книги сфокусирована на алгоритмах обучения с учителем и их применении, включая недавние исследования по комбинированию классификаторов. Вторая часть посвящена методам обучения без учителя и извлечению знаний из данных, особое внимание уделяется анализу текстов. Открытие скрытых структур в наборе данных является ключевой темой исследований, связанных с методами обучения без учителя, которые имеют множество приложений и вызовов, от анализа веб-контента до определения подтипов рака на основе геномных данных. Книга также фокусируется на новом применении методов обучения без учителя для систем диалога, которые могут быть адаптированы и перенесены в различные области. Описываются метрики оценки кластеризации и новые подходы, такие как использование ансамблей алгоритмов кластеризации.
This book will provide a complete overview of methods used to classify and mine data. In the first section, there are in depth discussions of supervised classification techniques and their implementations along with some modern trends concerning the combined use of different classifiers. In reinforcement of supervised algorithm, comes an important feature of unsupervised mining, including text mining in detail. That is, the process of discovering the underlying information within any sort of data sets through unsupervised procedures with numerous uses and difficulties, starting from the mining of the web to the recognition of various cancer subtypes by way of genomic data arrays. Amidst these topics, the authors analyze a contemporary use in the realm of dialog prompts that can be made adaptable to and used in different areas and comment on overall validation metrics for the creation of clusters, before endowing the work with elements such as ensembles of automated clustering strategies.
Электронная Книга «Semi-Supervised and Unsupervised Machine Learning. Novel Strategies» написана автором Albalate Amparo в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118586334
Описание книги от Albalate Amparo
This book provides a detailed and up-to-date overview on classification and data mining methods. The first part is focused on supervised classification algorithms and their applications, including recent research on the combination of classifiers. The second part deals with unsupervised data mining and knowledge discovery, with special attention to text mining. Discovering the underlying structure on a data set has been a key research topic associated to unsupervised techniques with multiple applications and challenges, from web-content mining to the inference of cancer subtypes in genomic microarray data. Among those, the book focuses on a new application for dialog systems which can be thereby made adaptable and portable to different domains. Clustering evaluation metrics and new approaches, such as the ensembles of clustering algorithms, are also described.
