Multilabel Classification - Francisco Herrera, Francisco Charte, Antonio J. Rivera, María J. del Jesus

Blick ins Buch

Multilabel Classification (eBook)

Problem Analysis, Metrics and Techniques

Francisco Herrera, Francisco Charte, Antonio J. Rivera, María J. del Jesus (Autoren)

eBook Download: PDF

2016 | 1st ed. 2016
XVI, 194 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-319-41111-8 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Ebook-Leseprobe (PDF)

This book offers a comprehensive review of multilabel techniques widely used to classify and label texts, pictures, videos and music in the Internet. A deep review of the specialized literature on the field includes the available software needed to work with this kind of data. It provides the user with the software tools needed to deal with multilabel data, as well as step by step instruction on how to use them. The main topics covered are:

•The special characteristics of multi-labeled data and the metrics available to measure them.

•The importance of taking advantage of label correlations to improve the results.

•The different approaches followed to face multi-label classification.

•The preprocessing techniques applicable to multi-label datasets.

•The available software tools to work with multi-label data.

This book is beneficial for professionals and researchers in a variety of fields because of the wide range of potential applications for multilabel classification. Besides its multiple applications to classify different types of online information, it is also useful in many other areas, such as genomics and biology. No previous knowledge about the subject is required. The book introduces all the needed concepts to understand multilabel data characterization, treatment and evaluation.

Introduction.- Multilabel Classification.- Case Studies and Metrics.- Transformation based Classifiers.- Adaptation based Classifiers.- Ensemble based Classifiers.- Dimensionality Reduction.- Imbalance in Multilabel Datasets.- Multilabel Software.

Erscheint lt. Verlag	9.8.2016
Zusatzinfo	XVI, 194 p. 72 illus.
Verlagsort	Cham
Sprache	englisch
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Informatik
Schlagworte	classification • Data Mining • Data mining software • Dataset characterization • dimensionality reduction • Feature Selection • Learning from imbalanced data • machine learning • Multi-label data • Preprocessing • text categorization
ISBN-10	3-319-41111-X / 331941111X
ISBN-13	978-3-319-41111-8 / 9783319411118

Haben Sie eine Frage zum Produkt?

PDF (Wasserzeichen)
Größe: 7,9 MB

DRM: Digitales Wasserzeichen
Dieses eBook enthält ein digitales Wasserzeichen und ist damit für Sie personalisiert. Bei einer missbräuchlichen Weitergabe des eBooks an Dritte ist eine Rückverfolgung an die Quelle möglich.

Dateiformat: PDF (Portable Document Format)
Mit einem festen Seitenlayout eignet sich die PDF besonders für Fachbücher mit Spalten, Tabellen und Abbildungen. Eine PDF kann auf fast allen Geräten angezeigt werden, ist aber für kleine Displays (Smartphone, eReader) nur eingeschränkt geeignet.

Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. den Adobe Reader oder Adobe Digital Editions.
eReader: Dieses eBook kann mit (fast) allen eBook-Readern gelesen werden. Mit dem amazon-Kindle ist es aber nicht kompatibel.
Smartphone/Tablet: Egal ob Apple oder Android, dieses eBook können Sie lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. die kostenlose Adobe Digital Editions-App.

Buying eBooks from abroad
For tax law reasons we can sell eBooks just within Germany and Switzerland. Regrettably we cannot fulfill eBook-orders from other countries.

Print-Ausgabe

Buch | Hardcover

106,99 €