Cette étude présente un modèle hybride qui exploite les forces du regroupement K-means et des machines à vecteurs de support (SVM) pour classer les critiques de produits en ligne. K-means est utilisé pour regrouper les avis en grappes, ce qui réduit la complexité des données et améliore l'extraction des caractéristiques. Ensuite, les SVM sont utilisés pour classer les données regroupées en sentiments positifs, négatifs ou neutres. L'approche combinée améliore la précision de la classification, réduit les coûts de calcul et traite efficacement les grands ensembles de données. Les résultats expérimentaux démontrent que le modèle proposé est plus performant que les classificateurs traditionnels autonomes en termes de précision, de rappel et de précision globale.
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Paperback. Condizione: new. Paperback. Cette etude presente un modele hybride qui exploite les forces du regroupement K-means et des machines a vecteurs de support (SVM) pour classer les critiques de produits en ligne. K-means est utilise pour regrouper les avis en grappes, ce qui reduit la complexite des donnees et ameliore l'extraction des caracteristiques. Ensuite, les SVM sont utilises pour classer les donnees regroupees en sentiments positifs, negatifs ou neutres. L'approche combinee ameliore la precision de la classification, reduit les couts de calcul et traite efficacement les grands ensembles de donnees. Les resultats experimentaux demontrent que le modele propose est plus performant que les classificateurs traditionnels autonomes en termes de precision, de rappel et de precision globale. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Codice articolo 9786208796747
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Paperback. Condizione: new. Paperback. Cette etude presente un modele hybride qui exploite les forces du regroupement K-means et des machines a vecteurs de support (SVM) pour classer les critiques de produits en ligne. K-means est utilise pour regrouper les avis en grappes, ce qui reduit la complexite des donnees et ameliore l'extraction des caracteristiques. Ensuite, les SVM sont utilises pour classer les donnees regroupees en sentiments positifs, negatifs ou neutres. L'approche combinee ameliore la precision de la classification, reduit les couts de calcul et traite efficacement les grands ensembles de donnees. Les resultats experimentaux demontrent que le modele propose est plus performant que les classificateurs traditionnels autonomes en termes de precision, de rappel et de precision globale. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. Codice articolo 9786208796747
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Apprentissage automatique appliqué | Un modèle de classification efficace basé sur le regroupement pour les critiques de produits en ligne à l'aide de machines à vecteurs de support et de K-means A | Vijayaragavan P | Taschenbuch | Französisch | 2025 | Editions Notre Savoir | EAN 9786208796747 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. Codice articolo 131888568
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -Cette étude présente un modèle hybride qui exploite les forces du regroupement K-means et des machines à vecteurs de support (SVM) pour classer les critiques de produits en ligne. K-means est utilisé pour regrouper les avis en grappes, ce qui réduit la complexité des données et améliore l'extraction des caractéristiques. Ensuite, les SVM sont utilisés pour classer les données regroupées en sentiments positifs, négatifs ou neutres. L'approche combinée améliore la précision de la classification, réduit les coûts de calcul et traite efficacement les grands ensembles de données. Les résultats expérimentaux démontrent que le modèle proposé est plus performant que les classificateurs traditionnels autonomes en termes de précision, de rappel et de précision globale.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 208 pp. Französisch. Codice articolo 9786208796747
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