Název:
Zvýšení úspěšnosti klasifikace v libSVM s použitím řetězcových fukcí
Překlad názvu:
Increasing Classification Accuracy in libSVM Using String Kernel Functions
Autoři:
Homoliak, Ivan ; Drozd, Michal (oponent) ; Michlovský, Zbyněk (vedoucí práce) Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok:
2010
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
Práce se zabýva zkoumáním závislostí kvality klasifikace textových řetězců na vlastnostech vybraných řetězcových funkcí, použitých na určení míry podobnosti dvou textových řetezců. Práce přešetřuje též kombinování výsledků řetězcových funkcí aritmetickými operacemi plus a krát. Získané výsledky se v práci aplikují na detekci nevyžádané elektronické pošty.
Publication aims to explore dependencies of text classification used with string kernel functions. String kernel functions are here used to retrieve rate of similarity between two text strings. There are described experiments with single string kernel function and also experiments with combinations of them with arithmetic operations of adition and multiplication. Gathered results are aplied to detect spam messages of e-mail communication.
Klíčová slova:
klasifikace; libSVM; umělá inteligence; řetězcové funkce; artificial inteligence; classification; libSVM; string kernel functions
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/55997