Label Ranking with Probabilistic Models

Label Ranking with Probabilistic Models

Diese Arbeit konzentriert sich auf eine spezielle Prognoseform, das sogenannte Label Ranking. Auf den Punkt gebracht, kann Label Ranking als eine Erweiterung des herkömmlichen Klassifizierungproblems betrachtet werden. Bei einer Anfrage (z. B. durch einen Kunden) und einem vordefinierten Set von Kan...

Ful tanımlama

Kaydedildi:
Detaylı Bibliyografya
Yazar: Cheng, Weiwei
Diğer Yazarlar: Hüllermeier, Eyke (Prof.) (Tez danışmanı)
Materyal Türü: Dissertation
Dil:İngilizce
Baskı/Yayın Bilgisi: Philipps-Universität Marburg 2012
Konular:
Preference learning
Artificial Intelligence: AI
Maschinelles Lernen
Informatik
Label ranking, Probabilistic models
Data processing Computer science
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Detaylı Erişim Bilgileri
Yer Numarası: urn:nbn:de:hebis:04-z2012-04934
Yayın Tarihi: 2012-07-11
Datum der Annahme: 2012-02-25
Downloads: 64 (2024), 104 (2023), 187 (2022), 239 (2021), 239 (2020), 112 (2019), 49 (2018)
Lizenz: https://rightsstatements.org/vocab/InC-NC/1.0/
Erişim Adresi URL: https://archiv.ub.uni-marburg.de/diss/z2012/0493
https://doi.org/10.17192/z2012.0493

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