THÔNG TIN TÀI LIỆU
Thông tin cơ bản
Định dạng | |
---|---|
Số trang | 74 |
Dung lượng | 1,03 MB |
Nội dung
Ngày đăng: 18/12/2013, 14:29
Nguồn tham khảo
Tài liệu tham khảo | Loại | Chi tiết |
---|---|---|
[1]. N. V. Cường, N. T. T. Linh, H. Q. Thuỵ, P. X. Hiếu. Bài toán lọc và phân lớp nội dung web tiếng Việt với hướng tiếp cận entropi cực đại. Hội thảo quốc gia một số vấn đề chọn lọc của công nghệ thông tin, Hải phòng, 2005 | Khác | |
[2]. Hà Quang Thụy, Phan Xuân Hiếu, Đoàn Sơn, Giáo trình Khai phá dữ liệu web, Nxb Giáo dục Việt Nam, 2009.TIẾNG ANH | Khác | |
[3]. Chih-Hao Tsai, A Word Identification System for Mandarin Chinese Text Based on Two Variants of the Maximum Matching Algorithm, 1996 | Khác | |
[4]. Csaba Gulyás, Creation of a Bayesian network-based meta spam filter, using the analysis of different spam filters, 2006 | Khác | |
[5]. Goldszmidt D., Friedman, N.Geiger, Bayesian network Classifiers Machine Learning, 2006 | Khác | |
[6]. H. David D. Lewis, Ph.D.Ornarose, Inc. & David D. Lewis Consulting, Naive Bayes Text Classification for Spam Filtering ,2007 | Khác | |
[7]. Jonathan A. Zdziarski, Ending Spam: Bayesian Content Filtering and the Art of Statistical Language Classification, No Starch Press, 2005 [8]. Lafferty J., Conditional ramdom fields: probabilistic models forsegmenting and labeling sequence data. In International Conference on Machine Learning, 2001 | Khác |
HÌNH ẢNH LIÊN QUAN
TRÍCH ĐOẠN
TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG
TÀI LIỆU LIÊN QUAN