Applied machine learning efficient de vijayaragavan (4 resultados)

- Tapa blanda
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de AmericaCalifornia Books
Contactar con el vendedorVendedor de 5 estrellasCondición: Nuevo
EUR 86,34
Gastos de envío gratisSe envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: New.

- Tapa blanda
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino UnidoRia Christie Collections
Contactar con el vendedorVendedor de 5 estrellasCondición: Nuevo
EUR 87,14
Envío por EUR 11,12Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: New. In English.
Más imágenes- Tapa blanda
Librería: preigu, Osnabrück, Alemaniapreigu
Contactar con el vendedorVendedor de 5 estrellasCondición: Nuevo
EUR 67,20
Envío por EUR 70,00Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 5 disponibles
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.…

- Tapa blanda
- Impresión bajo demanda
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
Contactar con el vendedorVendedor de 5 estrellasCondición: Nuevo
EUR 87,31
Envío por EUR 35,00Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponible
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. …