Academic Journal
View in EDS

Алгоритм многоуровневой классификации объектов, основанный на кодах коррекции ошибок

Bibliographic Details
Title: Алгоритм многоуровневой классификации объектов, основанный на кодах коррекции ошибок
Publisher Information: БГТУ, 2019.
Publication Year: 2019
Subject Terms: бинарная классификация, автоматизированная классификация, машинное обучение
Description: Огромное увеличение количества доступных объектов (данных) привели к появлению новых алгоритмов автоматической классификации. Например, был предложен метод построения алгоритмов обучаемой классификации, основанный на теории помехоустойчивого кодирования или самокорректирующихся кодов ECOC (Error Correcting Output Coding). ECOC является средством объединения любого количества бинарных классификаторов в модель с несколькими классами. Несмотря на это, по-прежнему существует множество открытых вопросов о возможностях ECOC.
Document Type: Article
File Description: application/pdf
Access URL: https://openrepository.ru/article?id=46909
Accession Number: edsair.httpsopenrep..59d07ed08c11504c741a29320268b64a
Database: OpenAIRE
FullText Text:
  Availability: 0
Header DbId: edsair
DbLabel: OpenAIRE
An: edsair.httpsopenrep..59d07ed08c11504c741a29320268b64a
RelevancyScore: 822
AccessLevel: 3
PubType: Academic Journal
PubTypeId: academicJournal
PreciseRelevancyScore: 822.259582519531
IllustrationInfo
Items – Name: Title
  Label: Title
  Group: Ti
  Data: Алгоритм многоуровневой классификации объектов, основанный на кодах коррекции ошибок
– Name: Publisher
  Label: Publisher Information
  Group: PubInfo
  Data: БГТУ, 2019.
– Name: DatePubCY
  Label: Publication Year
  Group: Date
  Data: 2019
– Name: Subject
  Label: Subject Terms
  Group: Su
  Data: <searchLink fieldCode="DE" term="%22бинарная+классификация%22">бинарная классификация</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22автоматизированная+классификация%22">автоматизированная классификация</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22машинное+обучение%22">машинное обучение</searchLink>
– Name: Abstract
  Label: Description
  Group: Ab
  Data: Огромное увеличение количества доступных объектов (данных) привели к появлению новых алгоритмов автоматической классификации. Например, был предложен метод построения алгоритмов обучаемой классификации, основанный на теории помехоустойчивого кодирования или самокорректирующихся кодов ECOC (Error Correcting Output Coding). ECOC является средством объединения любого количества бинарных классификаторов в модель с несколькими классами. Несмотря на это, по-прежнему существует множество открытых вопросов о возможностях ECOC.
– Name: TypeDocument
  Label: Document Type
  Group: TypDoc
  Data: Article
– Name: Format
  Label: File Description
  Group: SrcInfo
  Data: application/pdf
– Name: URL
  Label: Access URL
  Group: URL
  Data: <link linkTarget="URL" linkTerm="https://openrepository.ru/article?id=46909" linkWindow="_blank">https://openrepository.ru/article?id=46909</link>
– Name: AN
  Label: Accession Number
  Group: ID
  Data: edsair.httpsopenrep..59d07ed08c11504c741a29320268b64a
PLink https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsair&AN=edsair.httpsopenrep..59d07ed08c11504c741a29320268b64a
RecordInfo BibRecord:
  BibEntity:
    Languages:
      – Text: Undetermined
    Subjects:
      – SubjectFull: бинарная классификация
        Type: general
      – SubjectFull: автоматизированная классификация
        Type: general
      – SubjectFull: машинное обучение
        Type: general
    Titles:
      – TitleFull: Алгоритм многоуровневой классификации объектов, основанный на кодах коррекции ошибок
        Type: main
  BibRelationships:
    IsPartOfRelationships:
      – BibEntity:
          Dates:
            – D: 01
              M: 01
              Type: published
              Y: 2019
          Identifiers:
            – Type: issn-locals
              Value: edsair
ResultId 1