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Modifica del dataset per migliorare le prestazioni e la velocità dell'algoritmo ML - Couverture souple
Synopsis
Proponiamo due fasi di pre-elaborazione della classificazione che applicano algoritmi basati sulla carena convessa al set di allenamento per aiutare a migliorare le prestazioni e la velocità della classificazione. L'algoritmo Class Reconstruction utilizza un algoritmo di clustering combinato con un approccio basato su un guscio convesso che ri-etichetta il set di dati con una nuova ed estesa struttura di classe. Dimostriamo come questo algoritmo di miglioramento delle prestazioni aiuti ad aumentare i risultati di accuratezza di Naive Bayes in alcuni casi, ma non in tutti, che utilizzano dataset del mondo reale.
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Modifica del dataset per migliorare le prestazioni e la velocità dell'algoritmo ML
Edité par
Edizioni Sapienza Jan 2022, 2022
ISBN 10 : 6204410709
ISBN 13 : 9786204410708
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Taschenbuch
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Proponiamo due fasi di pre-elaborazione della classificazione che applicano algoritmi basati sulla carena convessa al set di allenamento per aiutare a migliorare le prestazioni e la velocità della classificazione. L'algoritmo Class Reconstruction utilizza un algoritmo di clustering combinato con un approccio basato su un guscio convesso che ri-etichetta il set di dati con una nuova ed estesa struttura di classe. Dimostriamo come questo algoritmo di miglioramento delle prestazioni aiuti ad aumentare i risultati di accuratezza di Naive Bayes in alcuni casi, ma non in tutti, che utilizzano dataset del mondo reale. 60 pp. Italienisch. N° de réf. du vendeur 9786204410708
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Modifica del dataset per migliorare le prestazioni e la velocità dell'algoritmo ML
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Proponiamo due fasi di pre-elaborazione della classificazione che applicano algoritmi basati sulla carena convessa al set di allenamento per aiutare a migliorare le prestazioni e la velocità della classificazione. L'algoritmo Class Reconstruction utilizza un algoritmo di clustering combinato con un approccio basato su un guscio convesso che ri-etichetta il set di dati con una nuova ed estesa struttura di classe. Dimostriamo come questo algoritmo di miglioramento delle prestazioni aiuti ad aumentare i risultati di accuratezza di Naive Bayes in alcuni casi, ma non in tutti, che utilizzano dataset del mondo reale. N° de réf. du vendeur 9786204410708
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Modifica del dataset per migliorare le prestazioni e la velocità dell\ algoritmo ML
Edité par
Edizioni Sapienza, 2022
ISBN 10 : 6204410709
ISBN 13 : 9786204410708
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Couverture souple
Vendeur : moluna, Greven, Allemagne
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Modifica del dataset per migliorare le prestazioni e la velocità dell'algoritmo ML
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Edizioni Sapienza Jan 2022, 2022
ISBN 10 : 6204410709
ISBN 13 : 9786204410708
Neuf
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Vendeur : buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Allemagne
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Proponiamo due fasi di pre-elaborazione della classificazione che applicano algoritmi basati sulla carena convessa al set di allenamento per aiutare a migliorare le prestazioni e la velocità della classificazione. L'algoritmo Class Reconstruction utilizza un algoritmo di clustering combinato con un approccio basato su un guscio convesso che ri-etichetta il set di dati con una nuova ed estesa struttura di classe. Dimostriamo come questo algoritmo di miglioramento delle prestazioni aiuti ad aumentare i risultati di accuratezza di Naive Bayes in alcuni casi, ma non in tutti, che utilizzano dataset del mondo reale.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 60 pp. Italienisch. N° de réf. du vendeur 9786204410708
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Modifica del dataset per migliorare le prestazioni e la velocità dell'algoritmo ML
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Taschenbuch. Etat : Neu. Modifica del dataset per migliorare le prestazioni e la velocità dell'algoritmo ML | Sathish Kumar Penchala (u. a.) | Taschenbuch | Italienisch | 2022 | Edizioni Sapienza | EAN 9786204410708 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 121135909
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