29,99 €
inkl. MwSt.
Versandfertig in 1-2 Wochen
15 °P sammeln
Andere Kunden interessierten sich auch für
![Modificación del conjunto de datos para mejorar el rendimiento y la velocidad del algoritmo de ML]( "Modificación del conjunto de datos para mejorar el rendimiento y la velocidad del algoritmo de ML")
Modificación del conjunto de datos para mejorar el rendimiento y la velocidad del algoritmo de ML26,99 €![Análisis del rendimiento de los clasificadores mediante una herramienta de minería de datos]( "Análisis del rendimiento de los clasificadores mediante una herramienta de minería de datos")
Análisis del rendimiento de los clasificadores mediante una herramienta de minería de datos24,99 €![Mejorar el uso de los recursos en la nube para la escalabilidad de múltiples agentes.]( "Mejorar el uso de los recursos en la nube para la escalabilidad de múltiples agentes.")
Mejorar el uso de los recursos en la nube para la escalabilidad de múltiples agentes.24,99 €![Reformulación semántica y difusa de las consultas para mejorar la RI]( "Reformulación semántica y difusa de las consultas para mejorar la RI")
Reformulación semántica y difusa de las consultas para mejorar la RI26,99 €![Aplicación móvil para mejorar la donación de sangre en Abuja (Nigeria)]( "Aplicación móvil para mejorar la donación de sangre en Abuja (Nigeria)")
Aplicación móvil para mejorar la donación de sangre en Abuja (Nigeria)24,99 €![Un algoritmo distribuido para que los actuadores solucionen el problema de la energía en la WSAN]( "Un algoritmo distribuido para que los actuadores solucionen el problema de la energía en la WSAN")
Un algoritmo distribuido para que los actuadores solucionen el problema de la energía en la WSAN52,99 €![Sistema experto basado en ML para evaluar el rendimiento de los estudiantes]( "Sistema experto basado en ML para evaluar el rendimiento de los estudiantes")
Sistema experto basado en ML para evaluar el rendimiento de los estudiantes26,99 €
Proponemos dos pasos de preprocesamiento para la clasificación que aplican algoritmos basados en cascos convexos al conjunto de entrenamiento para ayudar a mejorar el rendimiento y la velocidad de la clasificación. El algoritmo de reconstrucción de clases utiliza un algoritmo de agrupación combinado con un enfoque basado en cascos convexos que vuelve a etiquetar el conjunto de datos con una estructura de clases nueva y ampliada. Demostramos cómo este algoritmo de mejora del rendimiento ayuda a aumentar los resultados de precisión de Naive Bayes en algunos casos, pero no en todos, que utilizan conjuntos de datos del mundo real.