Apprendimento automatico applicato: Un modello di classificazione efficiente basato sul clustering per le recensioni di prodotti online utilizzando macchine vettoriali di supporto e K-means - Softcover
Synopsis
Questo studio presenta un modello ibrido che sfrutta i punti di forza del clustering K-means e delle macchine vettoriali di supporto (SVM) per classificare le recensioni di prodotti online. K-means viene utilizzato per raggruppare le recensioni in cluster, riducendo la complessità dei dati e migliorando l'estrazione delle caratteristiche. Successivamente, si ricorre a SVM per classificare i dati raggruppati in sentimenti positivi, negativi o neutri. L'approccio combinato migliora l'accuratezza della classificazione, riduce il costo computazionale e gestisce efficacemente grandi insiemi di dati. I risultati sperimentali dimostrano che il modello proposto supera i classificatori tradizionali indipendenti in termini di precisione, richiamo e accuratezza complessiva.
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Apprendimento automatico applicato (Paperback)
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Paperback. Condition: new. Paperback. Questo studio presenta un modello ibrido che sfrutta i punti di forza del clustering K-means e delle macchine vettoriali di supporto (SVM) per classificare le recensioni di prodotti online. K-means viene utilizzato per raggruppare le recensioni in cluster, riducendo la complessita dei dati e migliorando l'estrazione delle caratteristiche. Successivamente, si ricorre a SVM per classificare i dati raggruppati in sentimenti positivi, negativi o neutri. L'approccio combinato migliora l'accuratezza della classificazione, riduce il costo computazionale e gestisce efficacemente grandi insiemi di dati. I risultati sperimentali dimostrano che il modello proposto supera i classificatori tradizionali indipendenti in termini di precisione, richiamo e accuratezza complessiva. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Seller Inventory # 9786208796785
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Apprendimento automatico applicato
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Apprendimento automatico applicato
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Apprendimento automatico applicato
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Edizioni Sapienza Mär 2025, 2025
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Apprendimento automatico applicato (Paperback)
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Paperback. Condition: new. Paperback. Questo studio presenta un modello ibrido che sfrutta i punti di forza del clustering K-means e delle macchine vettoriali di supporto (SVM) per classificare le recensioni di prodotti online. K-means viene utilizzato per raggruppare le recensioni in cluster, riducendo la complessita dei dati e migliorando l'estrazione delle caratteristiche. Successivamente, si ricorre a SVM per classificare i dati raggruppati in sentimenti positivi, negativi o neutri. L'approccio combinato migliora l'accuratezza della classificazione, riduce il costo computazionale e gestisce efficacemente grandi insiemi di dati. I risultati sperimentali dimostrano che il modello proposto supera i classificatori tradizionali indipendenti in termini di precisione, richiamo e accuratezza complessiva. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. Seller Inventory # 9786208796785
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Apprendimento automatico applicato | Un modello di classificazione efficiente basato sul clustering per le recensioni di prodotti online utilizzando macchine vettoriali di supporto e K-means
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Taschenbuch. Condition: Neu. Apprendimento automatico applicato | Un modello di classificazione efficiente basato sul clustering per le recensioni di prodotti online utilizzando macchine vettoriali di supporto e K-means | Vijayaragavan P | Taschenbuch | Italienisch | 2025 | Edizioni Sapienza | EAN 9786208796785 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. Seller Inventory # 131888567
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ISBN 13: 9786208796785
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Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware -Questo studio presenta un modello ibrido che sfrutta i punti di forza del clustering K-means e delle macchine vettoriali di supporto (SVM) per classificare le recensioni di prodotti online. K-means viene utilizzato per raggruppare le recensioni in cluster, riducendo la complessità dei dati e migliorando l'estrazione delle caratteristiche. Successivamente, si ricorre a SVM per classificare i dati raggruppati in sentimenti positivi, negativi o neutri. L'approccio combinato migliora l'accuratezza della classificazione, riduce il costo computazionale e gestisce efficacemente grandi insiemi di dati. I risultati sperimentali dimostrano che il modello proposto supera i classificatori tradizionali indipendenti in termini di precisione, richiamo e accuratezza complessiva.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 200 pp. Italienisch. Seller Inventory # 9786208796785
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Apprendimento automatico applicato : Un modello di classificazione efficiente basato sul clustering per le recensioni di prodotti online utilizzando macchine vettoriali di supporto e K-means
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Apprendimento automatico applicato (Italian Edition)
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Apprendimento automatico applicato (Italian Edition)
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