Please use this identifier to cite or link to this item:
http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/65585
Or use following links to share this resource in social networks:
Tweet
Recommend this item
Title | Сравнение алгоритмов адаптивного и градиентного бустинга в задаче классификации текстов |
Authors |
Ломотин, К.Е.
|
ORCID | |
Keywords |
алгоритмы машинного обучения классификация текстов адаптивный бустинг градиентный бустинг алгоритми машинного навчання класифікація текстів адаптивний бустінг градієнтний бустінг machine learning algorithms classification of texts adaptive boosting gradient boosting |
Type | Conference Papers |
Date of Issue | 2017 |
URI | http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/65585 |
Publisher | Сумский государственный университет |
License | |
Citation | Ломотин, К.Е. Сравнение алгоритмов адаптивного и градиентного бустинга в задаче классификации текстов [Текст] / К.Е. Ломотин; рук. А.Ю. Романов // Інформатика, математика, автоматика: матеріали та програма науково-технічної конференції, м. Суми, 17-21 квітня 2017 р. / Відп. за вип. С.І. Проценко. - Суми: СумДУ, 2017. - С. 37. |
Abstract |
Работа
посвящена сравнению двух наиболее популярных алгоритмов бустинга:
AdaBoost и градиентного бустинга в задаче классификации научных статей по рубрикам первого уровня УДК. Главное различие этих алгоритмов
заключается в методе коррекции весовых коэффициентов и параметров
базовых моделей, входящих в их состав. |
Appears in Collections: |
Наукові видання (ЕлІТ) |
Views
Armenia
28037895
Belarus
1
Belgium
1014062402
France
220653313
Germany
1409677596
Greece
1
Ireland
-44710754
Kazakhstan
1
Lithuania
1
Netherlands
4466
Russia
27250706
Switzerland
1
Ukraine
220653320
United Kingdom
1261203770
United States
-20455936
Unknown Country
182389395
Downloads
Belgium
1
China
4
France
1
Germany
1409677597
Lithuania
1
Netherlands
1
Russia
27250707
Ukraine
220653318
United Kingdom
6817149
United States
-2141801131
Unknown Country
7
Files
File | Size | Format | Downloads |
---|---|---|---|
Lomotin_AdaBoost.pdf | 447.71 kB | Adobe PDF | -477402345 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.