《表3 模型性能对比图:图像搜索环境下用户满意度预测方法研究》
将上述所有的在线指标作为特征用于常见分类器的训练,如k-近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(Naive Bayesian)、GBDT等模型,同时把Wu等人[17]工作中所设计的特征训练生成GBDT模型的表现作为Baseline,所有模型的性能对比如表3所示。
图表编号 | XD0041681300 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.02.15 |
作者 | 陈雪松、张帆、刘奕群、罗成、张敏、马少平 |
绘制单位 | 青海大学计算机技术与应用系、清华大学计算机科学与技术系北京信息科学与技术国家研究中心、清华大学计算机科学与技术系北京信息科学与技术国家研究中心、清华大学计算机科学与技术系北京信息科学与技术国家研究中心、清华大学计算机科学与技术系北京信息科学与技术国家研究中心、清华大学计算机科学与技术系北京信息科学与技术国家研究中心 |
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