Aprendizagem automática aplicada: Um Modelo Eficiente de Classificação Baseado em Clustering para Comentários de Produtos Online Utilizando Máquinas de Vectores de Suporte e K-means A - Brossura
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Aprendizagem automática aplicada: Um Modelo Eficiente de Classificação Baseado em Clustering para Comentários de Produtos Online Utilizando Máquinas de Vectores de Suporte e K-means A
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Aprendizagem automática aplicada
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Aprendizagem automtica aplicada (Paperback)
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Edicoes Nosso Conhecimento, 2025
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Paperback. Condizione: new. Paperback. Este estudo apresenta um modelo hibrido que aproveita os pontos fortes do agrupamento K-means e das Maquinas de Vectores de Suporte (SVM) para classificar as avaliacoes de produtos online. O K-means e utilizado para agrupar as criticas em clusters, reduzindo a complexidade dos dados e melhorando a extracao de carateristicas. Subsequentemente, a SVM e utilizada para classificar os dados agrupados em sentimentos positivos, negativos ou neutros. A abordagem combinada aumenta a precisao da classificacao, reduz o custo computacional e lida eficazmente com grandes conjuntos de dados. Os resultados experimentais demonstram que o modelo proposto supera os classificadores autonomos tradicionais em termos de precisao, recuperacao e exatidao global. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. Codice articolo 9786208796952
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Aprendizagem automática aplicada
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ISBN 13: 9786208796952
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Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germania
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Este estudo apresenta um modelo híbrido que aproveita os pontos fortes do agrupamento K-means e das Máquinas de Vectores de Suporte (SVM) para classificar as avaliações de produtos online. O K-means é utilizado para agrupar as críticas em clusters, reduzindo a complexidade dos dados e melhorando a extração de caraterísticas. Subsequentemente, a SVM é utilizada para classificar os dados agrupados em sentimentos positivos, negativos ou neutros. A abordagem combinada aumenta a precisão da classificação, reduz o custo computacional e lida eficazmente com grandes conjuntos de dados. Os resultados experimentais demonstram que o modelo proposto supera os classificadores autónomos tradicionais em termos de precisão, recuperação e exatidão global.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 204 pp. Portugiesisch. Codice articolo 9786208796952
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Edições Nosso Conhecimento, 2025
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Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germania
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Aprendizagem autom?tica aplicada (Portuguese Edition)
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Aprendizagem autom?tica aplicada (Portuguese Edition)
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Aprendizagem autom?tica aplicada (Portuguese Edition)
Print on DemandDa: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germania
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