Stosowane uczenie maszynowe

Niniejsze badanie przedstawia model hybrydowy, który wykorzystuje mocne strony klasteryzacji K--rednich i maszyn wektorów nönych (SVM) do klasyfikacji recenzji produktów online. K--rednich s-u-y do grupowania recenzji w klastry, zmniejszaj-c z-öonö- danych i poprawiaj-c ekstrakcj- cech. Nast-pnie SVM jest wykorzystywana do klasyfikowania danych w klastrach na pozytywne, negatywne lub neutralne nastroje. Pö-czone podej-cie zwi-ksza dok-adnö- klasyfikacji, zmniejsza koszty obliczeniowe i skutecznie obs-uguje du-e zbiory danych. Wyniki eksperymentalne pokazuj-, -e proponowany model przewy-sza tradycyjne samodzielne klasyfikatory pod wzgl-dem precyzji, przywöania i ogólnej dok-adnöci.

El Dr. P. Vijayaragavan es un distinguido académico con más de 17 años de experiencia en la enseñanza de cursos de ingeniería de grado y posgrado. Actualmente es profesor del Departamento de Informática de Nueva Generación del Instituto Saveetha de Ciencias Médicas y Técnicas (SIMATS), Chennai, TN, India.