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"・特徴(変数)が文書中の全ての部分文字列に対応する場合 "Text Categorization with All Substring Features", SDM 2009, D. Okanohara, J. Tsujii [poster(ppt)] ・特徴が基本素性の全ての組み合わせの場合 "Learning Combination Features with L1 Regularization", N
rawwell のブックマーク 2009/05/27 20:26
貪欲な変数選択による最適化 - DO++[nlp][checkitout_research]"・特徴(変数)が文書中の全ての部分文字列に対応する場合 "Text Categorization with All Substring Features", SDM 2009, D. Okanohara, J. Tsujii [poster(ppt)] ・特徴が基本素性の全ての組み合わせの場合 "Learning Combination Features with L1 Regularization", N2009/05/27 20:26
"・特徴(変数)が文書中の全ての部分文字列に対応する場合 "Text Categorization with All Substring Features", SDM 2009, D. Okanohara, J. Tsujii [poster(ppt)] ・特徴が基本素性の全ての組み合わせの場合 "Learning Combination Features with L1 Regularization", N
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hillbig.cocolog-nifty.com2009/05/25
最適化問題において、最適化対象の変数を最初は空に初期化して、関数値にもっとも効きそうな変数から順に最適化対象にGreedyに加えていく方法は変数の数が非常に多い場合(全ての部分文字列に特徴が対応するなど...
11 人がブックマーク・3 件のコメント
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"・特徴(変数)が文書中の全ての部分文字列に対応する場合 "Text Categorization with All Substring Features", SDM 2009, D. Okanohara, J. Tsujii [poster(ppt)] ・特徴が基本素性の全ての組み合わせの場合 "Learning Combination Features with L1 Regularization", N
rawwell のブックマーク 2009/05/27 20:26
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貪欲な変数選択による最適化 - DO++
hillbig.cocolog-nifty.com2009/05/25
最適化問題において、最適化対象の変数を最初は空に初期化して、関数値にもっとも効きそうな変数から順に最適化対象にGreedyに加えていく方法は変数の数が非常に多い場合(全ての部分文字列に特徴が対応するなど...
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