《表5 雅虎网页数据集1-错误率测试结果》
在表4中,ML-ASRKELM算法在Business、Education、Entertainment、Society、Image数据集上的指标最优,其他数据集指标稍差。在表5中,ML-MLELM算法只在Business数据集上为第3,在其他剩余的9个数据集的表现上均为最优。在表6中,ML-MKELM算法在Computers、Entertainment、Health、Recreation、Image数据集上覆盖率测试指标性能最优,在Arts、Business、Education、Recreation、Science、Society数据集上性能排第2。在表7中,ML-MKELM算法在Arts、Business、Computers、Entertainment、Recreation、Image数据集上,排序损失测试结果指标性能最优,在Education、Recreation、Science、Society数据集上性能排第2。在表8中,ML-MKELM算法在各个数据集上的平均精度测试指标性能均为最优。
图表编号 | XD0053722300 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.04.01 |
作者 | 钱萌、唐家康 |
绘制单位 | 安庆师范大学计算机与信息学院、安徽省高校智能感知与计算重点实验室 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |