Wir schlagen zwei Vorverarbeitungsschritte für die Klassifizierung vor, die konvexe Hüllen-basierte Algorithmen auf den Trainingssatz anwenden, um die Leistung und Geschwindigkeit der Klassifizierung zu verbessern. Der Algorithmus zur Klassenrekonstruktion verwendet einen Clustering-Algorithmus in Kombination mit einem auf einer konvexen Hülle basierenden Ansatz, der den Datensatz mit einer neuen und erweiterten Klassenstruktur neu beschriftet. Wir demonstrieren, wie dieser Algorithmus zur Leistungsverbesserung die Genauigkeitsergebnisse von Naive Bayes in einigen, aber nicht allen Fällen, in denen reale Datensätze verwendet werden, steigern kann.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Wir schlagen zwei Vorverarbeitungsschritte für die Klassifizierung vor, die konvexe Hüllen-basierte Algorithmen auf den Trainingssatz anwenden, um die Leistung und Geschwindigkeit der Klassifizierung zu verbessern. Der Algorithmus zur Klassenrekonstruktion verwendet einen Clustering-Algorithmus in Kombination mit einem auf einer konvexen Hülle basierenden Ansatz, der den Datensatz mit einer neuen und erweiterten Klassenstruktur neu beschriftet. Wir demonstrieren, wie dieser Algorithmus zur Leistungsverbesserung die Genauigkeitsergebnisse von Naive Bayes in einigen, aber nicht allen Fällen, in denen reale Datensätze verwendet werden, steigern kann. 84 pp. Deutsch. Bestandsnummer des Verkäufers 9786203942941
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Wir schlagen zwei Vorverarbeitungsschritte für die Klassifizierung vor, die konvexe Hüllen-basierte Algorithmen auf den Trainingssatz anwenden, um die Leistung und Geschwindigkeit der Klassifizierung zu verbessern. Der Algorithmus zur Klassenrekonstruktion verwendet einen Clustering-Algorithmus in Kombination mit einem auf einer konvexen Hülle basierenden Ansatz, der den Datensatz mit einer neuen und erweiterten Klassenstruktur neu beschriftet. Wir demonstrieren, wie dieser Algorithmus zur Leistungsverbesserung die Genauigkeitsergebnisse von Naive Bayes in einigen, aber nicht allen Fällen, in denen reale Datensätze verwendet werden, steigern kann.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 84 pp. Deutsch. Bestandsnummer des Verkäufers 9786203942941
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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Wir schlagen zwei Vorverarbeitungsschritte für die Klassifizierung vor, die konvexe Hüllen-basierte Algorithmen auf den Trainingssatz anwenden, um die Leistung und Geschwindigkeit der Klassifizierung zu verbessern. Der Algorithmus zur Klassenrekonstruktion verwendet einen Clustering-Algorithmus in Kombination mit einem auf einer konvexen Hülle basierenden Ansatz, der den Datensatz mit einer neuen und erweiterten Klassenstruktur neu beschriftet. Wir demonstrieren, wie dieser Algorithmus zur Leistungsverbesserung die Genauigkeitsergebnisse von Naive Bayes in einigen, aber nicht allen Fällen, in denen reale Datensätze verwendet werden, steigern kann. Bestandsnummer des Verkäufers 9786203942941
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Datensatzmodifikation zur Verbesserung der Leistung und Geschwindigkeit des ML-Algorithmus | Sathish Kumar Penchala (u. a.) | Taschenbuch | 84 S. | Deutsch | 2021 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786203942941 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu. Bestandsnummer des Verkäufers 120362159
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