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 velocit� 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, �berseering 33, 22297 Hamburg 80 pp. Italienisch.

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Bibliografische Details

Titel: Modifica del set di dati per migliorare le prestazioni e la velocit� dell'algoritmo ML
Verlag: Edizioni Sapienza Jul 2021
Erscheinungsjahr: 2021
Sprache: Italienisch
ISBN-10: 6203943053
ISBN-13: 9786203943054
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 220 mm, H�he: 150 mm, Tiefe: 5 mm
Gewicht: 137 Gramm

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Inhaltsangabe

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 velocit� 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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