Modificação do Conjunto de Dados para Melhorar o Desempenho e Velocidade do Algoritmo ML - Penchala, Dr. Sathish Kumar;K., Kishore Anthuvan Sahayaraj
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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, profesional de la educación, obtuvo un máster en Sistema Informático Distribuido y un doctorado en CSE. Ha publicado varias revistas sobre aprendizaje automático. El Dr. Kishore Anthuvan Sahayaraj, profesional de la educación, obtuvo un máster en Sistema de Computación Distribuida y un doctorado en CSE.