Nghiên cứu phương pháp K Nearest Neighbors giảm số lượng phần tử nâng cao hiệu quả phân lớp dữ liệu y sinh học

Loại tài liệu: Tài liệu số - Thesis

Tác giả: Ngô Thị Quyên

Nhà Xuất Bản: Đại học Sư phạm Hà Nội

Năm Xuất Bản: 2019

Tải ứng dụng tại các liên kết sau để xem đầy đủ tài liệu.

Tóm tắt nội dung

Nghiên cứu phương pháp học máy, phương pháp cân bằng dữ liệu dựa trên K hàng xóm gần nhất, phương pháp đề KNN-UND và tiến hành làm thực nghiệm trên dữ liệu y sinh học.

Ngôn ngữ:vi
Tác Giả:Ngô Thị Quyên
Người đóng góp:Đặng Xuân Thọ
Thông tin nhan đề:Nghiên cứu phương pháp K Nearest Neighbors giảm số lượng phần tử nâng cao hiệu quả phân lớp dữ liệu y sinh học
Nhà Xuất Bản:Đại học Sư phạm Hà Nội
Loại hình:Thesis
Mô tả vật lý:69 tr.
Năm Xuất Bản:2019

(Sử dụng ứng dụng Libol Bookworm quét QRCode này để mượn và đọc tài liệu)

(Lưu ý: Sử dụng ứng dụng Bookworm để xem đầy đủ tài liệu. Bạn đọc có thể tải Bookworm từ App Store hoặc Google play với từ khóa "Libol Bookworm”)

TÀI NGUYÊN KHÁC