类别标签相关论文
传统的特征选择算法直接在有类别标签数据集上进行特征选择，以选取对这些已知类别标签样本的类别具有最大区分能力的特征子集。但是......
目的:探讨内隐联想测验(IAT)的属性标签效应。方法:采用单因素被试间设计,实验包含两个IAT程序,两个程序所使用的刻板对象标签相同......
多示例学习已应用于许多场景,如图像分类、恶意软件分类、文档分类、对象检测等。在多示例学习中,训练数据集中的每个数据都是一个......
把朴素贝叶斯分类算法引入到入侵检测中，可以简单方便地区别出入侵事件。但是由于该算法在学习中存在一定的不足和缺陷，主要是属性值......
自动分类是数据挖掘和机器学习中非常重要的研究领域．针对难以获得大量有类标签的训练集问题，提出了基于小规模训练集的增量式贝叶斯......
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针对高维数据难以被人们直观理解,且难以被机器学习和数据挖据算法有效地处理的问题,提出一种新的非线性降维方法——判别式扩散映......
有监督的隐狄里克雷分配（s-LDA）模型在分类时不能处理多标签问题，且存在部分主题未正确分配从而导致分配主题精确度下降。为此，在给予......
无时不有、无处不在、万物互联,在5G的推动下,这正在成为一种现实。由于5G具有高速率、高容量、低时延、低能耗的特点,从某种意义......
采用人工材料,比较类别标签、特征相似性与因果关系对归纳推理强度的影响。包括两个实验,实验1比较类别标签与特征相似性对归纳推......
回 回 产卜爹仇贱回——回 日E回。”。回祖 一回“。回干 肉果幻中 N_。NH lP7-ewwe--一”＄ MN。W;- __._——————》 砧叫]们......
采用学习―测试二阶段实验范式,对比了类别标签与类别特征在类别特征推理中的极化效应。研究结果表明,在类别标签组,标签匹配项目......
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针对单一百科社区实体信息覆盖不全,不同百科社区虽可信息互补但数据异构而且分类体系不同,导致自动抽取知识有歧义、效率低的问题......
采用单一类型内隐联想测验,考察概括化心理疾病词和具体心理疾病词作为心理疾病内隐污名间接测量的概念词或类别标签的有效性。结......
<正>随着大数据时代的来临和数据挖掘技术的推广,机器学习在经济社会领域发挥出重要作用,人们可以透过海量数据找寻根本性、规律性......
本研究采用学习-测试二阶段实验范式,探讨了类别标签及典型性程度对类别特征推理任务的共同影响,结果表明,类别标签及典型性程度都......
传统的归纳推理观主要包括特征相似性观和概念观。在基于这两种传统观点的研究过程中，研究者逐渐发现类别知识，特别是标签起到的独特......
归纳推理是从特定的事件、事实向一般的事件或事实推论的过程,它是儿童产生新知识有力而有效的工具。过去关于儿童归纳推理的研究......
