Giải thuật song song rừng ngẫu nhiên cho phân lớp dữ liệu lớn
Rừng ngẫu nhiên do Breiman đề xuất là một giải thuật tập hợp mô hình có độ chính xác rất cao. Tuy nhiên, nhược điểm chính của giải thuật là quá trình huấn luyện và phân lớp phải mất nhiều thời gian. Do đó việc nghiên cứu cải thiện thời gian thực hiện của giải thuật là cần thiết để có thể khai thác h...
Đã lưu trong:
Những tác giả chính: | Đỗ, Thanh Nghị, Phạm, Nguyên Khang |
---|---|
Định dạng: | Bài viết |
Ngôn ngữ: | Vietnamese |
Được phát hành: |
Trường Đại học Đà Lạt
2012
|
Những chủ đề: | |
Truy cập trực tuyến: | https://scholar.dlu.edu.vn/thuvienso/handle/DLU123456789/33630 |
Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|
Thư viện lưu trữ: | Thư viện Trường Đại học Đà Lạt |
---|
Những quyển sách tương tự
-
Parallel algorithms of random forests for classifying very large datasets
Bỡi: Do, Thanh Nghi, et al.
Được phát hành: (2014) -
Parallel algorithms of random forests for classifying very large datasets /
Bỡi: Thanh Nghi Do. -
Quá trình ngẫu nhiên và tính toán ngẫu nhiên /
Bỡi: Đặng Hùng Thắng.
Được phát hành: (2006) -
Quá trình ngẫu nhiên và tính toán ngẫu nhiên /
Bỡi: Đặng Hùng Thắng.
Được phát hành: (2006) -
Tích phân ngẫu nhiên và phương trình vi phân ngẫu nhiên
Bỡi: Trần Hùng Thao
Được phát hành: (2000)