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1)  multi-class classification
多类分类问题
1.
Recently,a new structural method named K-SVCR was proposed for tackling multi-class classification problems.
多类分类问题是数据挖掘和机器学习领域中一个重要且正在进行研究的课题。
2)  Multi-class problem
多分类问题
1.
But SVM need solve a quadratic programming problem and suffer from the problem of large memory requirement and CPU time when trained on large data sets,especially on multi-class problem.
半监督支持向量机同支持向量机一样,已经在很多分类、归类问题上取得较好的效果,但是支持向量机需要求解二次凸规划,因此在处理大规模数据时会消耗大量存储空间和计算时间,特别是在多分类问题上则更加困难。
3)  multi-class problem
多类问题
4)  multiple classification problems
多值分类问题
5)  question classification
问题分类
1.
Feature selection using syntactic and semantic information in question classification;
问题分类中基于句法和语义信息的特征选择
2.
Research on Question Classification and Candidate Answer Sentences Extraction in Chinese Question Answering System;
中文问答系统中问题分类及答案候选句抽取的研究
3.
Chinese question classification based on Chinese FrameNet
基于汉语框架网的中文问题分类
6)  classification problem
分类问题
1.
Discretization of continuous attributes in classification problems;
分类问题中连续属性的离散化方法
2.
Application of optimal reduct in classification problem
最优约简在分类问题中的应用
3.
Combined with ACO, The paper mainly makes research application on classification problem in data mining (DM).
本文主要研究应用蚁群算法解决数据挖掘领域中的分类问题。
补充资料:问题分类法
      以档案内容所反映的主要问题(事由)作为分类标准,将全宗内档案分为若干类别的方法。这种分类方法能较好地保持文件之间在内容方面的联系,使性质相同的文件比较集中,避免或减少同类问题文件分散的现象,并能比较突出地反映一个立档单位主要工作活动的面貌,便于按专题查找和利用档案。但采用问题分类法应该慎重,不应轻易打乱组织机构而先按问题分类。一般是在不可能或不适于按组织机构分类,或者每个机构内文件相当多而要再分属类时才采用问题分类法。
  
  按照问题分类首先要参照机关的职权范围和基本的工作任务,根据文件的实际状况设类,绝对不能根据一时的利用需要随意设类,也不允许设虚类。类目体系要力求简单明确,层次也不宜过多。类别概念与全宗、各类概念之间,必须遵循相应相称、分类标准同一性、子项互不相容的原则。类别概念的外延也不能与全宗名称的外延等同,比如在某粮食局全宗内,不能设置粮食类。同一级各类之间不能彼此交叉,如设人事类的同时,不能再设干部任免类。在一份或一组文件内容所属类别伸缩性较大,或文件涉及几个类目的情况下,应该按文件内容所反映的主要问题准确无误地归入相应问题的类别。为了解决全面性、综合性文件的归类,通常应设综合类,或称总类。
  

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