Demand-Driven Associative Classification
เจฎเจ 2011 ยท Springer Science & Business Media
เจ-เจเจฟเจคเจพเจฌ
112
เจชเฉฐเจจเฉ
เจเจธ เจ-เจเจฟเจคเจพเจฌ เจฌเจพเจฐเฉ
The ultimate goal of machines is to help humans to solve problems.
Such problems range between two extremes: structured problems for which the solution is totally defined (and thus are easily programmed by humans), and random problems for which the solution is completely undefined (and thus cannot be programmed). Problems in the vast middle ground have solutions that cannot be well defined and are, thus, inherently hard to program. Machine Learning is the way to handle this vast middle ground, so that many tedious and difficult hand-coding tasks would be replaced by automatic learning methods. There are several machine learning tasks, and this work is focused on a major one, which is known as classification. Some classification problems are hard to solve, but we show that they can be decomposed into much simpler sub-problems. We also show that independently solving these sub-problems by taking into account their particular demands, often leads to improved classification performance.
Such problems range between two extremes: structured problems for which the solution is totally defined (and thus are easily programmed by humans), and random problems for which the solution is completely undefined (and thus cannot be programmed). Problems in the vast middle ground have solutions that cannot be well defined and are, thus, inherently hard to program. Machine Learning is the way to handle this vast middle ground, so that many tedious and difficult hand-coding tasks would be replaced by automatic learning methods. There are several machine learning tasks, and this work is focused on a major one, which is known as classification. Some classification problems are hard to solve, but we show that they can be decomposed into much simpler sub-problems. We also show that independently solving these sub-problems by taking into account their particular demands, often leads to improved classification performance.
The ultimate goal of machines is to help humans to solve problems.
Such problems range between two extremes: structured problems for which the solution is totally defined (and thus are easily programmed by humans), and random problems for which the solution is completely undefined (and thus canno...
เจนเฉเจฐ เจฒเฉฑเจญเฉ
เจเจธ เจ-เจเจฟเจคเจพเจฌ เจจเฉเฉฐ เจฐเฉเจ เจเจฐเฉ
เจเจชเจฃเฉ เจตเจฟเจเจพเจฐ เจฆเฉฑเจธเฉ
เจชเฉเฉเจนเจจ เจธเฉฐเจฌเฉฐเจงเฉ เจเจพเจฃเจเจพเจฐเฉ
เจธเจฎเจพเจฐเจเจซเจผเฉเจจ เจ
เจคเฉ เจเฉเจฌเจฒเฉเฉฑเจ
Google Play Books เจเจช เจจเฉเฉฐ Android เจ
เจคเฉ iPad/iPhone เจฒเจ เจธเจฅเจพเจชเจค เจเจฐเฉเฅค เจเจน เจคเฉเจนเจพเจกเฉ เจเจพเจคเฉ เจจเจพเจฒ เจธเจตเฉเจเจฒเจฟเจค เจคเฉเจฐ 'เจคเฉ เจธเจฟเฉฐเจ เจเจฐเจฆเฉ เจนเฉ เจ
เจคเฉ เจคเฉเจนเจพเจจเฉเฉฐ เจเจฟเจคเฉเจ เจตเฉ เจเจจเจฒเจพเจเจจ เจเจพเจ เจเจซเจผเจฒเจพเจเจจ เจชเฉเฉเจนเจจ เจฆเจฟเฉฐเจฆเฉ เจนเฉเฅค
เจฒเฉเจชเจเจพเจช เจ
เจคเฉ เจเฉฐเจชเจฟเจเจเจฐ
เจคเฉเจธเฉเจ เจเจชเจฃเฉ เจเฉฐเจชเจฟเจเจเจฐ เจฆเจพ เจตเฉเฉฑเจฌ เจฌเฉเจฐเจพเจเจเจผเจฐ เจตเจฐเจคเจฆเฉ เจนเฉเจ Google Play 'เจคเฉ เจเจฐเฉเจฆเฉเจเจ เจเจเจเจ เจเจกเฉเจ-เจเจฟเจคเจพเจฌเจพเจ เจธเฉเจฃ เจธเจเจฆเฉ เจนเฉเฅค
eReaders เจ
เจคเฉ เจนเฉเจฐ เจกเฉเจตเจพเจเจธเจพเจ
e-ink เจกเฉเจตเจพเจเจธเจพเจ 'เจคเฉ เจชเฉเฉเจนเจจ เจฒเจ เจเจฟเจตเฉเจ Kobo eReaders, เจคเฉเจนเจพเจจเฉเฉฐ เฉเจพเจเจฒ เจกเจพเจเจจเจฒเฉเจก เจเจฐเจจ เจ
เจคเฉ เจเจธเจจเฉเฉฐ เจเจชเจฃเฉ เจกเฉเจตเจพเจเจธ 'เจคเฉ เจเฉเจฐเจพเจเจธเจซเจฐ เจเจฐเจจ เจฆเฉ เจฒเฉเฉ เจนเฉเจตเฉเจเฉเฅค เจธเจฎเจฐเจฅเจฟเจค eReaders 'เจคเฉ เฉเจพเจเจฒเจพเจ เจเฉเจฐเจพเจเจธเจซเจฐ เจเจฐเจจ เจฒเจ เจตเฉเจฐเจตเฉ เจธเจนเจฟเจค เจฎเจฆเจฆ เจเฉเจเจฆเจฐ เจนเจฟเจฆเจพเจเจคเจพเจ เจฆเฉ เจชเจพเจฒเจฃเจพ เจเจฐเฉเฅค
