Parallel algorithms of random forests for classifying very large datasets
The random forests algorithm proposed by Breiman is an ensemble-based approach with very high accuracy. The learning and classification tasks of a set of decision trees take a lot of time, make it intractable when dealing with ve ry large datasets. There is a need to scale up the random forests a...
Đã lưu trong:
Những tác giả chính: | Do, Thanh Nghi, Pham, Nguyen Khang |
---|---|
Định dạng: | Bài viết |
Ngôn ngữ: | English |
Được phát hành: |
Trường Đại học Đà Lạt
2014
|
Những chủ đề: | |
Truy cập trực tuyến: | https://scholar.dlu.edu.vn/thuvienso/handle/DLU123456789/37523 |
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: Thanh Nghi Do. -
Giải thuật song song rừng ngẫu nhiên cho phân lớp dữ liệu lớn
Bỡi: Đỗ, Thanh Nghị, et al.
Được phát hành: (2012) -
WiFi Fingerprinting-based Indoor Positioning with Machine Learning Algorithms
Bỡi: Ninh Duong-Bao, Luong Nguyen Thi, Huy Quang Pham, and Khanh Nguyen-Huu
Được phát hành: (2022) -
Impact of forest edge shape on tree stability : A large-eddy simulation study /
Bỡi: Dupont, Sylvain. -
Using decision tree classifiers in source code analysis to recognize algorithms : An experiment with sorting algorithms /
Bỡi: Taherkhani, Ahmad.