Training set size reduction in large dataset problems
© 2015 IEEE. Classifiers have known to be used in various fields of applications. However, the main problem usually found recently is about applying a classifier to large datasets. Thus, the process of reducing size of the training set becomes necessary especially to accelerate the processing time o...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Chouvatut V., Jindaluang W., Boonchieng E. |
---|---|
التنسيق: | وقائع المؤتمر |
منشور في: |
2017
|
الوصول للمادة أونلاين: | https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84964320834&origin=inward http://cmuir.cmu.ac.th/jspui/handle/6653943832/42095 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Chiang Mai University |
مواد مشابهة
-
Training set size reduction in large dataset problems
بواسطة: Varin Chouvatut, وآخرون
منشور في: (2018) -
Efficiency comparisons between k-centers and k-means algorithms
بواسطة: Chouvatut V., وآخرون
منشور في: (2017) -
Polynomial-time algorithms for path movement problems on trees and unicyclic graphs
بواسطة: Varin Chouvatut, وآخرون
منشور في: (2020) -
Classification with large datasets
بواسطة: Souryadeep Sen
منشور في: (2018) -
The complexity of the overlay network verification and its related problems
بواسطة: Wattana Jindaluang, وآخرون
منشور في: (2018)