•  Persian
    • Persian
    • English
  •   ورود
  • دانشگاه فردوسی مشهد
  • |
  • مرکز اطلاع‌رسانی و کتابخانه مرکزی
    • Persian
    • English
  • خانه
  • انواع منابع
    • مقاله مجله
    • کتاب الکترونیکی
    • مقاله همایش
    • استاندارد
    • پروتکل
    • پایان‌نامه
  • راهنمای استفاده
View Item 
  •   کتابخانه دیجیتال دانشگاه فردوسی مشهد
  • Fum
  • Articles
  • Latin Articles
  • View Item
  •   کتابخانه دیجیتال دانشگاه فردوسی مشهد
  • Fum
  • Articles
  • Latin Articles
  • View Item
  • همه
  • عنوان
  • نویسنده
  • سال
  • ناشر
  • موضوع
  • عنوان ناشر
  • ISSN
  • شناسه الکترونیک
  • شابک
جستجوی پیشرفته
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Semi-supervised support vector machines regression

نویسنده:
Dingzhen Zhu
,
Xin Wang
,
Heng Chen
,
Rui Wu
ناشر:
IEEE
سال
: 2014
شناسه الکترونیک: 10.1109/ICMLA.2014.19
یو آر آی: https://libsearch.um.ac.ir:443/fum/handle/fum/1042465
کلیدواژه(گان): Classification algorithms,Data collection,Prediction algorithms,Support vector machine classification,Text categorization,Training data,Information Need Modeling,Positive Unlabeled Learning,Search by Multiple Examples,Transductive Learning
کالکشن :
  • Latin Articles
  • نمایش متادیتا پنهان کردن متادیتا
  • آمار بازدید

    Semi-supervised support vector machines regression

Show full item record

contributor authorDingzhen Zhu
contributor authorXin Wang
contributor authorHeng Chen
contributor authorRui Wu
date accessioned2020-03-12T21:15:24Z
date available2020-03-12T21:15:24Z
date issued2014
identifier other6931500.pdf
identifier urihttps://libsearch.um.ac.ir:443/fum/handle/fum/1042465?locale-attribute=fa
formatgeneral
languageEnglish
publisherIEEE
titleSemi-supervised support vector machines regression
typeConference Paper
contenttypeMetadata Only
identifier padid8170163
subject keywordsClassification algorithms
subject keywordsData collection
subject keywordsPrediction algorithms
subject keywordsSupport vector machine classification
subject keywordsText categorization
subject keywordsTraining data
subject keywordsInformation Need Modeling
subject keywordsPositive Unlabeled Learning
subject keywordsSearch by Multiple Examples
subject keywordsTransductive Learning
identifier doi10.1109/ICMLA.2014.19
journal titlendustrial Electronics and Applications (ICIEA), 2014 IEEE 9th Conference on
filesize174417
citations0
  • درباره ما
نرم افزار کتابخانه دیجیتال "دی اسپیس" فارسی شده توسط یابش برای کتابخانه های ایرانی | تماس با یابش
DSpace software copyright © 2019-2022  DuraSpace