词语解释 | 本词语解释贡献者:optic
ENLM(Extended Neighborhood Label Model)是一种改进的局部标签模型,它是一种用于处理无类别标签数据的机器学习技术。ENLM的主要思想是,使用邻域标签来表示每个实例,并使用邻域标签来计算实例之间的相似性,从而对实例进行分类。 ENLM可以用于处理无类别标签数据,如文本分类、聚类和图像分类。它的优势在于可以有效地处理无类别标签数据,而不需要人工提供标签。 ENLM的主要应用是文本分类,它可以用于对文本数据进行分类。ENLM通过构建文本的邻域标签,来表示文本的语义,然后使用邻域标签来计算文本之间的相似性,从而实现文本分类。 ENLM还可以用于聚类和图像分类。聚类是一种无监督学习,它可以用来发现数据集中的聚类结构。ENLM可以用来计算实例之间的相似性,从而实现聚类。图像分类是一种有监督学习,它可以用来对图像进行分类。ENLM可以用来计算图像之间的相似性,从而实现图像分类。 总之,ENLM是一种用于处理无类别标签数据的机器学习技术,它的主要应用是文本分类、聚类和图像分类,它可以有效地处理无类别标签数据,而不需要人工提供标签。 Extended Neighbor List Message,扩展邻小区列表消息
Extended Neighbor List Message,扩展邻小区列表消息
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信令信道信号强度滤波器长度 | 话音/数据信道信号质量滤波器长度 | 话音/数据信道信号强度滤波器长度 | 下行干扰质量门限 | 下行干扰电平门限 | 上行干扰质量门限 | 上行干扰电平门限 | 均衡信道话务分布允许 | 使用历史占用记录优先权允许 | 使用TRX优先权允许 | 占用信道干扰测量允许 | 使用干扰优先权允许 |