Modificação do conjunto de dados para melhorar o desempenho e a velocidade do algoritmo ML - Penchala, Sathish Kumar;Dutta, Prateek;Rane, Dheeraj
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Propomos duas etapas de pré-processamento da classificação que aplicam algoritmos de casco convexo ao conjunto de treinamento para ajudar a melhorar o desempenho e a velocidade da classificação. O algoritmo de Reconstrução de Classe utiliza um algoritmo de clustering combinado com uma abordagem baseada em casco convexo que re-rotula o conjunto de dados com uma nova e expandida estrutura de classe. Nós demonstramos como este algoritmo de melhoria de desempenho ajuda a aumentar a precisão dos resultados de Naive Bayes em alguns, mas não em todos os casos que utilizam conjuntos de dados do mundo real.…mehr

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Produktbeschreibung
Propomos duas etapas de pré-processamento da classificação que aplicam algoritmos de casco convexo ao conjunto de treinamento para ajudar a melhorar o desempenho e a velocidade da classificação. O algoritmo de Reconstrução de Classe utiliza um algoritmo de clustering combinado com uma abordagem baseada em casco convexo que re-rotula o conjunto de dados com uma nova e expandida estrutura de classe. Nós demonstramos como este algoritmo de melhoria de desempenho ajuda a aumentar a precisão dos resultados de Naive Bayes em alguns, mas não em todos os casos que utilizam conjuntos de dados do mundo real.
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Autorenporträt
El Dr. Sathish Kumar Penchala tiene muchos artículos sobre AIML y es un distinguido profesor y jefe de AIML en IIST, Indore El Sr. Prateek Dutta es un estudiante aspirante en la rama de AIML, líder de proyecto de prácticas con la colaboración extranjera, Ghrce, Nagpur Dr. Dheeraj Rane tiene muchos artículos sobre AIML y distinguida facultad y cabeza para CSE en IIST, Indore