Aprendizagem automática aplicada
Uitgelicht
|
79,90
76,99 |
Naar shop
|
| VERGELIJK ALLE AANBIEDERS (1) | ||
Beschrijving
Bol
Este estudo apresenta um modelo híbrido que aproveita os pontos fortes do agrupamento K-means e das Máquinas de Vectores de Suporte (SVM) para classificar as avaliações de produtos online. O K-means é utilizado para agrupar as críticas em clusters, reduzindo a complexidade dos dados e melhorando a extração de caraterísticas. Subsequentemente, a SVM é utilizada para classificar os dados agrupados em sentimentos positivos, negativos ou neutros. A abordagem combinada aumenta a precisão da classificação, reduz o custo computacional e lida eficazmente com grandes conjuntos de dados. Os resultados experimentais demonstram que o modelo proposto supera os classificadores autónomos tradicionais em termos de precisão, recuperação e exatidão global.
Vergelijk aanbieders (1)
Beschrijving
(1)
Este estudo apresenta um modelo híbrido que aproveita os pontos fortes do agrupamento K-means e das Máquinas de Vectores de Suporte (SVM) para classificar as avaliações de produtos online. O K-means é utilizado para agrupar as críticas em clusters, reduzindo a complexidade dos dados e melhorando a extração de caraterísticas. Subsequentemente, a SVM é utilizada para classificar os dados agrupados em sentimentos positivos, negativos ou neutros. A abordagem combinada aumenta a precisão da classificação, reduz o custo computacional e lida eficazmente com grandes conjuntos de dados. Os resultados experimentais demonstram que o modelo proposto supera os classificadores autónomos tradicionais em termos de precisão, recuperação e exatidão global.
Productspecificaties
| EAN |
|
|---|---|
| Maat |
|
Prijshistorie
Prijzen voor het laatst bijgewerkt op:
Gerelateerde resultaten
