Vijayaragavan p (65 resultados)

Condición: New.

Condición: New. In English.

Condición: New.

Taschenbuch. Condición: Neu. Applied Machine Learning | An Efficient Clustering Based Classification Model for OnlineProduct Reviews Using Support Vector Machines and K-means A | Vijayaragavan P | Taschenbuch | Englisch | 2025 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786208432119 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.…

Condición: New.

Condición: New.

Taschenbuch. Condición: 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.…

Condición: New.

Condición: New.

Condición: New.

Condición: New.

Condición: New.

Condición: New.

Condición: New.

Condición: New.

Taschenbuch. Condición: Neu. 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 | Vijayaragavan P | Taschenbuch | Portugiesisch | 2025 | Edições Nosso Conhecimento | EAN 9786208796952 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.…

Taschenbuch. Condición: 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.…

Taschenbuch. Condición: Neu. Stosowane uczenie maszynowe | Efektywny model klasyfikacji oparty na klastrach dla recenzji produktów online wykorzystuj¿cy maszyny wektorów no¿nych i K-¿rednich A | Vijayaragavan P | Taschenbuch | Polnisch | 2025 | Wydawnictwo Nasza Wiedza | EAN 9786208796884 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.…

Taschenbuch. Condición: Neu. Angewandtes maschinelles Lernen | Ein effizientes Clustering-basiertes Klassifizierungsmodell für Online-Produktbewertungen unter Verwendung von Support-Vektor-Maschinen und K-means A | Vijayaragavan P | Taschenbuch | 208 S. | Deutsch | 2025 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786208796723 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu.…

PAP. Condición: New. New Book. Shipped from UK. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.

PAP. Condición: New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 4 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.

Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 172 pp. Englisch.

Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This study presents a hybrid model that leverages the strengths of K-means clustering and Support Vector Machines (SVM) for classifying online product reviews. K-means is used to group reviews into clusters, reducing data complexity and improving feature extraction. Subsequently, SVM is employed to classify the clustered data into positive, negative, or neutral sentiments. The combined approach enhances classification accuracy, reduces computational cost, and effectively handles large datasets. Experimental results demonstrate that the proposed model outperforms traditional standalone classifiers in terms of precision, recall, and overall accuracy. …

Condición: New. Print on Demand.

Condición: New. PRINT ON DEMAND.

Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This study presents a hybrid model that leverages the strengths of K-means clustering and Support Vector Machines (SVM) for classifying online product reviews. K-means is used to group reviews into clusters, reducing data complexity and improving feature extraction. Subsequently, SVM is employed to classify the clustered data into positive, negative, or neutral sentiments. The combined approach enhances classification accuracy, reduces computational cost, and effectively handles large datasets. Experimental results demonstrate that the proposed model outperforms traditional standalone classifiers in terms of precision, recall, and overall accuracy.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 172 pp. Englisch.…

Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 204 pp. Spanisch.

PAP. Condición: New. New Book. Shipped from UK. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.

PAP. Condición: New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 4 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.

Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Este estudio presenta un modelo híbrido que aprovecha los puntos fuertes de la agrupación K-means y las máquinas de vectores de soporte (SVM) para clasificar las reseñas de productos en línea. K-means se utiliza para agrupar las reseñas en clusters, reduciendo la complejidad de los datos y mejorando la extracción de características. Posteriormente, se emplea SVM para clasificar los datos agrupados en sentimientos positivos, negativos o neutros. El enfoque combinado mejora la precisión de la clasificación, reduce el coste computacional y gestiona eficazmente grandes conjuntos de datos. Los resultados experimentales demuestran que el modelo propuesto supera a los clasificadores independientes tradicionales en términos de precisión, recuperación y exactitud general.…