Отрывок: е. примерно N e прецедентов не войдут в неё вообще. Построим решающее дерево, которое классифицирует прецеденты данной подвыборки, причём в ходе создания нового узла дерева будем выбирать признак, на основе которого производится разбиение, не из всех M признаков, а только из m случайно выбранных. Наилучший из этих m признаков может выбираться р...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorСитникова, Н.В.-
dc.contributor.authorПарингер, Р.А.-
dc.contributor.authorКуприянов, А.В.-
dc.date.accessioned2016-12-19 15:53:43-
dc.date.available2016-12-19 15:53:43-
dc.date.issued2016-
dc.identifierDspace\SGAU\20161219\60924ru
dc.identifier.citationМатериалы Международной конференции и молодёжной школы «Информационные технологии и нанотехнологии», с. 1096-1099ru
dc.identifier.isbn978-5-7883-1078-7-
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Sravnitelnoe-issledovanie-algoritmov-klassifikacii-bolshih-obemov-dannyh-60924-
dc.description.abstractПриводится краткий обзор двух методов классификации: метод ближайшего соседа и случайный лес. Оба метода реализованы с помощью технологии MapReduce, с целью применения к большим объемам данных. Приводится сравнительный анализ результатов, полученных на тестовых данных Heterogeneity Activity Recognition Data Set из репозитория UCI.ru
dc.language.isorusru
dc.publisherИздательство СГАУru
dc.subjectклассификацияru
dc.subjectбольшие данныеru
dc.subjectпараллельные вычисленияru
dc.subjectMapReduceru
dc.subjectBigDataru
dc.titleСравнительное исследование алгоритмов классификации больших объемов данныхru
dc.typeArticleru
dc.textpartе. примерно N e прецедентов не войдут в неё вообще. Построим решающее дерево, которое классифицирует прецеденты данной подвыборки, причём в ходе создания нового узла дерева будем выбирать признак, на основе которого производится разбиение, не из всех M признаков, а только из m случайно выбранных. Наилучший из этих m признаков может выбираться р...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
1096-1099.pdfОсновная статья289.01 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.