Амосов, А. А. Полудискретные и асимптотические аппроксимации задачи переноса тепла в системе серых экранов при наличии излучения [Текст] / А. А. Амосов, В. В. Гулин // Вестник Московского энергетического института. - 2008. - N 6. - С. 5-15. . - Библиогр.: с. 15 (6 назв. )
Рубрики: Математика Общие вопросы математики Кл.слова (ненормированные): полудискретные аппроксимации -- асимптотические аппроксимации -- задачи переноса -- излучение -- начально-краевые задачи -- серые экраны -- вакуумные прослойки -- теплопроводность -- вычислительные эксперименты Аннотация: Рассматривается начально-краевая задача, описывающая процесс распространения тепла в системе, состоящей из n плоскопараллельных теплопроводящих серых экранов толщиной ? =1/n, разделенных вакуумными прослойками. Доп.точки доступа: Гулин, В. В. Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : эн.ф. (1) Свободны: эн.ф. (1) |
Гулин, В. В. Сравнительный анализ методов классификации текстовых документов [Текст] / В. В. Гулин // Вестник Московского энергетического института. - 2011. - № 6. - С. 100-108
Рубрики: Математика Математический анализ Кл.слова (ненормированные): машинное обучение -- классификация текстов -- метод опорных векторов Аннотация: Рассматривается задача классификации текстовых документов с точки зрения машинного обучения. Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : эн.ф. (1) Свободны: эн.ф. (1) |
Гулин, В. В. Исследование метода градиентного бустинга на «невнимательных» деревьях решений в задаче классификации текстовых документов [Текст] / В. В. Гулин // Вестник Московского энергетического института. - 2012. - № 6. - С. 124-131 . - ISSN 1993-6982
Рубрики: Математика Дифференциальные и интегральные уравнения Кл.слова (ненормированные): деревья решений -- метод градиентного бустинга -- классификация текстов -- машинное обучение Аннотация: Рассматривается задача классификации текстовых документов с точки зрения машинного обучения. В работе исследуется возможность применения метода градиентного бустинга на «невнимательных» деревьях решений к задаче классификации текстов. Проведены вычислительные эксперименты на тестовой коллекции Reuters-21578, показывающие хорошую точность и высокую производительность исследуемого метода. Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : эн.ф. (1) Свободны: эн.ф. (1) |
Гулин, В. В. Методы снижения размерности признакового описания документов в задаче классификации текстов [Текст] / В. В. Гулин // Вестник Московского энергетического института. - 2013. - № 2. - С. 115-121 . - ISSN 1993-6982
Рубрики: Математика Дифференциальные и интегральные исчисления в целом Кл.слова (ненормированные): адабуст -- выделение признаков -- классификация текстов -- машинное обучение -- метод главных компонент -- метод градиентного бус-тинга -- невнимательные деревья решений -- отбор признаков -- самоорганизующиеся карты -- случайный лес деревьев решений Аннотация: Задача классификации текстовых документов рассматривается по отношению к машинному обучению. В работе предлагается метод снижения размерности признакового описания текстовых документов, основанный на методе главных компонент. Описываются вычислительные эксперименты на тестовой коллекции Reuters-21578, показывающие хорошую точность предлагаемого метода. Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : эн.ф. (1) Свободны: эн.ф. (1) |
Гулин, В. В. О классификации текстовых документов с учетом некоторых структурных особенностей [Текст] / В. В. Гулин, А. Б. Фролов // Известия РАН. Теория и системы управления. - 2016. - № 1. - С. 104-114. - Библиогр.: с. 113-114 (31 назв. ) . - ISSN 0002-3388
Рубрики: Радиоэлектроника Искусственный интеллект. Экспертные системы Кл.слова (ненормированные): байесовский классификатор -- классификация текстовых документов -- машинное обучение -- метод логической регрессии -- метод опорных векторов -- методы классификации -- методы машинного обучения -- структурирование данных -- текстовые документы Аннотация: Изучается возможность модернизации традиционной модели “мешка слов” с целью отражения структурных особенностей текстовых документов и их учета при классификации методами теории машинного обучения. Предложено эти особенности характеризовать отношениями на множестве некоторых лексем, и имена отношений наряду с именами лексем использовать в качестве признаков. Этим рассматриваемые модели отличаются от традиционной модели, в которой отражаются только унарные отношения. Эффективность такой модернизации методов машинного обучения проанализирована посредством компьютерных экспериментов в условиях применения восьми известных классификаторов. Показано, что ее целесообразно применять при классификации текстовых документов с помощью простых классификаторов. Доп.точки доступа: Фролов, А. Б. Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1) Свободны: ч.з. (1) |
Гулин, В. В. О классификации текстовых документов с учетом некоторых структурных особенностей [Текст] / В. В. Гулин, А. Б. Фролов // Известия РАН. Теория и системы управления. - 2016. - № 3. - С. 66-75. - Библиогр.: с. 75 (31 назв. ) . - ISSN 0002-3388
Рубрики: Вычислительная техника Распознавание и преобразование образов Кл.слова (ненормированные): байесовский классификатор -- древо решений -- классификация текстов -- машинное обучение -- метод логистической регрессии -- метод опорных векторов -- методы классификации -- методы машинного обучения -- наивный байесовский классификатор -- простые классификаторы -- текстовая классификация -- текстовые документы -- электронные текстовые документы Аннотация: Изучается возможность модернизации традиционной модели “мешка слов” с целью отражения структурных особенностей текстовых документов и их учета при классификации методами теории машинного обучения. Предложено эти особенности характеризовать отношениями на множестве некоторых лексем и имена отношений наряду с именами лексем использовать в качестве признаков. Этим предлагаемые модели отличаются от традиционной модели, в которой отражаются только унарные отношения. Эффективность такой модернизации методов машинного обучения проанализирована посредством компьютерных экспериментов классами коллекции Reuters-21578 в условиях применения восьми известных классификаторов. Показано, что такие модели целесообразно применять при классификации текстовых документов с использованием простых классификаторов. Доп.точки доступа: Фролов, А. Б. Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1) Свободны: ч.з. (1) |