Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.belstu.by/handle/123456789/31501
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorРадиванович, Д. А.ru
dc.date.accessioned2019-11-20T11:49:22Z-
dc.date.available2019-11-20T11:49:22Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.citationРадиванович, Д. А. Использование методов машинного обучения для классификации электронной корреспонденции / Д. А. Радиванович // 70-я научно-техническая конференция учащихся, студентов и магистрантов, 15-20 апреля 2019 г., Минск : сборник научных работ : в 4 ч. Ч. 4. - Минск : БГТУ, 2019. - С. 356-358.ru
dc.identifier.urihttps://elib.belstu.by/handle/123456789/31501-
dc.description.abstractНаиболее популярным и эффективным подходом для фильтрации электронной корреспонденции на данный момент является использование машинного обучения с учителем по различным признакам, основанными как на содержании сообщений, так и на свойствах отдельных профилей пользователей. В статье изложены вопросы использования методов машинного обучения для классификации электронной корреспонденции.ru
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isoruen
dc.publisherБГТУru
dc.subjectэлектронная корреспонденцияru
dc.subjectмашинное обучениеru
dc.subjectалгоритмы машинного обученияru
dc.subjectкросс-валидацияru
dc.subjectфильтрация электронной корреспонденцииru
dc.subjectметоды машинного обученияru
dc.titleИспользование методов машинного обучения для классификации электронной корреспонденцииru
dc.typeArticleen
dc.identifier.udc004.41-
Appears in Collections:70-я научно-техническая конференция учащихся, студентов и магистрантов, 15-20 апреля, Минск : сборник научных работ: в 4. Ч. 4 / Белорусский государственный технологический университет. – Минск : БГТУ, 2019. - 496 с.

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Radivanovich_Ispol'zovanie.pdf159.33 kBAdobe PDFView/Open



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.