Study and Analysis of Multi-Label Classification Methods in Data Mining
نویسندگان
چکیده
منابع مشابه
data mining rules and classification methods in insurance: the case of collision insurance
assigning premium to the insurance contract in iran mostly has based on some old rules have been authorized by government, in such a situation predicting premium by analyzing database and it’s characteristics will be definitely such a big mistake. therefore the most beneficial information one can gathered from these data is the amount of loss happens during one contract to predicting insurance ...
15 صفحه اولthe clustering and classification data mining techniques in insurance fraud detection:the case of iranian car insurance
با توجه به گسترش روز افزون تقلب در حوزه بیمه به خصوص در بخش بیمه اتومبیل و تبعات منفی آن برای شرکت های بیمه، به کارگیری روش های مناسب و کارآمد به منظور شناسایی و کشف تقلب در این حوزه امری ضروری است. درک الگوی موجود در داده های مربوط به مطالبات گزارش شده گذشته می تواند در کشف واقعی یا غیرواقعی بودن ادعای خسارت، مفید باشد. یکی از متداول ترین و پرکاربردترین راه های کشف الگوی داده ها استفاده از ر...
Multi-Label classification for Mining Big Data
In big data problems mining requires special handling of the problem under investigation to achieve accuracy and speed on the same time. In this research we investigate the multi-label classification problems for better accuracy in a timely fashion. Label dependencies are the biggest influencing factor on performance, directly and indirectly, and is a distinguishing factor for multi-label from ...
متن کاملinvestigation of single-user and multi-user detection methods in mc-cdma systems and comparison of their performances
در این پایان نامه به بررسی روش های آشکارسازی در سیستم های mc-cdma می پردازیم. با توجه به ماهیت آشکارسازی در این سیستم ها، تکنیک های آشکارسازی را می توان به دو دسته ی اصلی تقسیم نمود: آشکارسازی سیگنال ارسالی یک کاربر مطلوب بدون در نظر گرفتن اطلاعاتی در مورد سایر کاربران تداخل کننده که از آن ها به عنوان آشکارساز های تک کاربره یاد می شود و همچنین آشکارسازی سیگنال ارسالی همه ی کاربران فعال موجود در...
Mining Multi-label Data
A large body of research in supervised learning deals with the analysis of singlelabel data, where training examples are associated with a single label λ from a set of disjoint labels L. However, training examples in several application domains are often associated with a set of labels Y ⊆ L. Such data are called multi-label. Textual data, such as documents and web pages, are frequently annotat...
متن کاملذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: International Journal of Computer Applications
سال: 2017
ISSN: 0975-8887
DOI: 10.5120/ijca2017913035