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Modifica del dataset per migliorare le prestazioni e la velocità dell'algoritmo ML - Couverture souple

 
9786204410708: Modifica del dataset per migliorare le prestazioni e la velocità dell'algoritmo ML

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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Sathish Kumar Penchala
Edité par Edizioni Sapienza Jan 2022, 2022
ISBN 10 : 6204410709 ISBN 13 : 9786204410708
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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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Penchala, Sathish Kumar|Dutta, Prateek|Rane, Dheeraj
Edité par Edizioni Sapienza, 2022
ISBN 10 : 6204410709 ISBN 13 : 9786204410708
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ISBN 10 : 6204410709 ISBN 13 : 9786204410708
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Taschenbuch. Etat : Neu. 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.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 60 pp. Italienisch. N° de réf. du vendeur 9786204410708

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ISBN 10 : 6204410709 ISBN 13 : 9786204410708
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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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