Stosowane uczenie maszynowe
Uitgelicht
|
77,99 |
Naar shop
|
|
79,71 |
Naar shop
|
|
79,71 |
Naar shop
|
Beschrijving
Bol
Niniejsze badanie przedstawia model hybrydowy, który wykorzystuje mocne strony klasteryzacji K-¿rednich i maszyn wektorów nönych (SVM) do klasyfikacji recenzji produktów online. K-¿rednich s¿u¿y do grupowania recenzji w klastry, zmniejszaj¿c z¿öonö¿ danych i poprawiaj¿c ekstrakcj¿ cech. Nast¿pnie SVM jest wykorzystywana do klasyfikowania danych w klastrach na pozytywne, negatywne lub neutralne nastroje. Pö¿czone podej¿cie zwi¿ksza dok¿adnö¿ klasyfikacji, zmniejsza koszty obliczeniowe i skutecznie obs¿uguje du¿e zbiory danych. Wyniki eksperymentalne pokazuj¿, ¿e proponowany model przewy¿sza tradycyjne samodzielne klasyfikatory pod wzgl¿dem precyzji, przywöania i ogólnej dok¿adnöci.
Beschrijving
(2)
Niniejsze badanie przedstawia model hybrydowy, który wykorzystuje mocne strony klasteryzacji K-¿rednich i maszyn wektorów nönych (SVM) do klasyfikacji recenzji produktów online. K-¿rednich s¿u¿y do grupowania recenzji w klastry, zmniejszaj¿c z¿öonö¿ danych i poprawiaj¿c ekstrakcj¿ cech. Nast¿pnie SVM jest wykorzystywana do klasyfikowania danych w klastrach na pozytywne, negatywne lub neutralne nastroje. Pö¿czone podej¿cie zwi¿ksza dok¿adnö¿ klasyfikacji, zmniejsza koszty obliczeniowe i skutecznie obs¿uguje du¿e zbiory danych. Wyniki eksperymentalne pokazuj¿, ¿e proponowany model przewy¿sza tradycyjne samodzielne klasyfikatory pod wzgl¿dem precyzji, przywöania i ogólnej dok¿adnöci.
AmazonPagina's: 200, Paperback, Wydawnictwo Nasza Wiedza
Productspecificaties
Prijshistorie
* Prijshistorie bevat geen data van Amazon, Amazon Marketplace.
Prijzen voor het laatst bijgewerkt op:
Gerelateerde resultaten
