Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://hdl.handle.net/11701/10854
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Матросов Александр Васильевич | ru_RU |
dc.contributor.author | Голованов Егор Олегович | ru_RU |
dc.contributor.author | Golovanov Egor | en_GB |
dc.contributor.editor | Просолупов Евгений Викторович | ru_RU |
dc.contributor.editor | Prosolupov Evgenii Viktorovich | en_GB |
dc.date.accessioned | 2018-07-25T20:11:20Z | - |
dc.date.available | 2018-07-25T20:11:20Z | - |
dc.date.issued | 2017 | |
dc.identifier.other | 031445 | en_GB |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11701/10854 | - |
dc.description.abstract | В данной работе рассматривается задача бинарной классификации. Объектом классификации являются документы. Описаны 5 алгоритмов классификации и проведено их сравнение при различных размерах обучающих выборок и переменных алгоритма. | ru_RU |
dc.description.abstract | In this paper the problem of binary classification is considered. The object of classification are documents. Five classification algorithms are described and compared for different sizes of training samples and algorithms variables. | en_GB |
dc.language.iso | ru | |
dc.subject | машинное обучение | ru_RU |
dc.subject | классификация | ru_RU |
dc.subject | анализ данных | ru_RU |
dc.subject | machine learning | en_GB |
dc.subject | classification | en_GB |
dc.subject | data mining | en_GB |
dc.title | Applying machine learning methods in natural language processing | en_GB |
dc.title.alternative | Применение методов машинного обучения в области обработки естественного языка | ru_RU |
Располагается в коллекциях: | BACHELOR STUDIES |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
diplom.pdf | Article | 344,92 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_Otzyvy_Golovanov_VKR_2017.pdf | ReviewSV | 186,13 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_Golovanov_recenziya.pdf | ReviewRev | 175,21 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.