首页> 外文期刊>Computational statistics & data analysis >Kernel-based machine learning for fast text mining in R
【24h】

Kernel-based machine learning for fast text mining in R

机译:基于内核的机器学习用于R中的快速文本挖掘

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           

摘要

Recent advances in the field of kernel-based machine learning methods allow fast processing of text using string kernels utilizing suffix arrays. kernlab provides both kernel methods' infrastructure and a large collection of already implemented algorithms and includes an implementation of suffix-array-based string kernels. Along with the use of the text mining infrastructure provided by tm these packages provide R with functionality in processing, visualizing and grouping large collections of text data using kernel methods. The emphasis is on the performance of various types of string kernels at these tasks.
机译:基于内核的机器学习方法领域的最新进展允许使用带后缀数组的字符串内核快速处理文本。 kernlab提供了内核方法​​的基础结构和大量已实现的算法,并且包括基于后缀数组的字符串内核的实现。这些软件包以及tm提供的文本挖掘基础结构的使用,为R提供了使用内核方法处理,可视化和分组大量文本数据的功能。重点是这些任务上各种类型的字符串内核的性能。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号