Репозиторий Самарского университета

Отрывок: Таким образом, было доступно 336 образца для представления набора из 12 классов, число представителей каждого класса равнялось 28. При исследовании качества классификации было сформировано две выборки: обучающая и тестовая. На основе обучающейся выборки был построен классификатор по k ближайшим соседям, с помощью которого классифицировалась тестовая выборка. В результате работы формировалась матрица ошибок классифика...

Название :	Исследование алгоритмов классификации с применением методов обработки Big Data
Авторы/Редакторы :	Ситникова, Н.В. Парингер, Р.А. Куприянов, А.В.
Ключевые слова :	текстурные изображения Big Data матрица ошибок классификации
Дата публикации :	2015
Издательство :	Издательство СГАУ
Библиографическое описание :	XIII Королёвские чтения: Международная молодёжная научная конференция, Самара, 6-8 октября 2015 года: Тезисы докладов, T.2. Самара: Издательство СГАУ, 2015, с. 137-138
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) :	http://repo.ssau.ru/handle/Mezhdunarodnaya-molodezhnaya-nauchnaya-konferenciya-Korolevskie-chteniya/Issledovanie-algoritmov-klassifikacii-s-primeneniem-metodov-obrabotki-Big-Data-62326
ISBN :	978-5-9905304-6-1
Другие идентификаторы :	Dspace\SGAU\20170215\62326
УДК:	004.932
Располагается в коллекциях:	Королевские чтения

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