ENLM

ENLM（Extended Neighborhood Label Model）是一種改進的局部標簽模型，它是一種用于處理無類別標簽數據的機器學習技術。ENLM的主要思想是，使用鄰域標簽來表示每個實例，并使用鄰域標簽來計算實例之間的相似性，從而對實例進行分類。 ENLM可以用于處理無類別標簽數據，如文本分類、聚類和圖像分類。它的優(yōu)勢在于可以有效地處理無類別標簽數據，而不需要人工提供標簽。 ENLM的主要應用是文本分類，它可以用于對文本數據進行分類。ENLM通過構建文本的鄰域標簽，來表示文本的語義，然后使用鄰域標簽來計算文本之間的相似性，從而實現文本分類。 ENLM還可以用于聚類和圖像分類。聚類是一種無監(jiān)督學習，它可以用來發(fā)現數據集中的聚類結構。ENLM可以用來計算實例之間的相似性，從而實現聚類。圖像分類是一種有監(jiān)督學習，它可以用來對圖像進行分類。ENLM可以用來計算圖像之間的相似性，從而實現圖像分類。 總之，ENLM是一種用于處理無類別標簽數據的機器學習技術，它的主要應用是文本分類、聚類和圖像分類，它可以有效地處理無類別標簽數據，而不需要人工提供標簽。

---

Extended Neighbor List Message，擴展鄰小區(qū)列表消息

抱歉，此頁面的內容受版權保護，復制需扣除次數，次數不足時需付費購買。

如需下載請點擊：點擊此處下載

關閉

掃碼付費即可復制
X

• 在通信搜索中檢索“ENLM”

• 請問NLM、ENLM、GNLM的區(qū)別，CCM、ECCM的區(qū)別？
• 更多 ENLM 相關討論貼

預留信道數 | 高優(yōu)先級等級 | 接入等級允許 | TCH恢復最短時間 | 小區(qū)SDCCH信道最大數目 | 空閑SDCCH信道門限N1 | stbc | aka | PUK | 社區(qū)經理 | NGOSS | 同頻虛高 |