Brezplačna dostava za naročila nad 69.99 € na paketomatih Pošte Slovenije.
Postanite del skupnosti ljubiteljev knjig z vsega sveta in uživajte v številnih ugodnostih.
Ustvarite brezplačen račun
Brezplačna dostava Zásilkovna nad 69.99 €
Zbirna točka GLS 4.49 €
Zbirna točka DPD 2.99 €
Kurirska služba GLS 5.49 €
Kurir DPD 3.49 €
Kurirska služba 3.49 €
Zbirno mesto 3.49 €
Zbirno mesto 3.49 €
Dostava preko Pošte Slovenije 3.49 €
Kontakt
Kako nakupovati
Pomoč
Dostava
Zbirna točka GLS 4.49 €
Zbirna točka DPD 2.99 €
Kurirska služba GLS 5.49 €
Kurir DPD 3.49 €
Kurirska služba 3.49 €
Zbirno mesto 3.49 €
Zbirno mesto 3.49 €
Dostava preko Pošte Slovenije 3.49 €
Brezplačna dostava Zásilkovna nad 69.99 €
Svetovalec pri nakupu
Moj račun
▸
Prazna :-(
0
Brezplačna dostava za naročila nad 69.99 € na paketomatih Pošte Slovenije.
Applied Machine Learning
Jezik
Angleščina
Angleščina
Knjiga
Mehka
This study presents a hybrid model that leverages the strengths of K-means clustering and Support Ve...
Celoten opis
Koda Libristo: 48227265
?
162 b
162 b
66.97
€
Na zalogi pri dobavitelju
Odposlali bomo v 8-11 dneh
30 dni za vračilo blaga
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.
Igralka
&
Poliglotka
EWA KASP
za
Predvajaj video
Libristo ima največjo izbiro tujejezične literature. Zato svoje knjige kupujem tukaj.
O knjigi
Polni naslov
Applied Machine Learning
Avtor
Vijayaragavan P
Jezik
Angleščina
Angleščina
Vezava
Knjiga - Mehka
Datum izida
2025
Število strani
172
EAN
9786208432119
ISBN
6208432111
Koda Libristo
48227265
Založba
LAP LAMBERT Academic Publishing
Teža
274
Mere
150 x 220 x 11
