Sinossi
We propose two pre-processing steps to classification that apply convex hull- based algorithms to the training set to help improve the performance and speed of classification. The Class Reconstruction algorithm uses a clustering algorithm combined with a convex hull-based approach that re-labels the dataset with a new and expanded class structure. We demonstrate how this performance- improvement algorithm helps boost the accuracy results of Naive Bayes in some, but not all, cases that use real-world datasets.
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Data Set Modification to Improve ML Algorithm Performance and Speed
Editore:
LAP LAMBERT Academic Publishing Jul 2021, 2021
ISBN 10: 6203928720
ISBN 13: 9786203928723
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Taschenbuch
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -We propose two pre-processing steps to classification that apply convex hull- based algorithms to the training set to help improve the performance and speed of classification. The Class Reconstruction algorithm uses a clustering algorithm combined with a convex hull-based approach that re-labels the dataset with a new and expanded class structure. We demonstrate how this performance- improvement algorithm helps boost the accuracy results of Naive Bayes in some, but not all, cases that use real-world datasets. 72 pp. Englisch. Codice articolo 9786203928723
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Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
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Da: Majestic Books, Hounslow, Regno Unito
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Da: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germania
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Da: moluna, Greven, Germania
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ISBN 13: 9786203928723
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Taschenbuch
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germania
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -We propose two pre-processing steps to classification that apply convex hull- based algorithms to the training set to help improve the performance and speed of classification. The Class Reconstruction algorithm uses a clustering algorithm combined with a convex hull-based approach that re-labels the dataset with a new and expanded class structure. We demonstrate how this performance- improvement algorithm helps boost the accuracy results of Naive Bayes in some, but not all, cases that use real-world datasets.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 72 pp. Englisch. Codice articolo 9786203928723
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ISBN 13: 9786203928723
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Taschenbuch
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germania
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