Tìm kiếm

Tiêu chí lọc:

Tiêu chí lọc:

Tác giả

Chủ đề

Năm xuất bản

Toàn văn

Kết quả tìm kiếm

Hiện thị kết quả từ 1 đến 3 của 3
  • <<
  • 1
  • >>
  • Tác giả : Vũ, Thị Kiều Anh;  Người hướng dẫn: Trịnh, Thành;  Đồng tác giả: - (2025)

    Trong bối cảnh dữ liệu nhiều chiều ngày càng trở nên phổ biến trong học máy, việc lựa chọn đặc trưng hiệu quả đóng vai trò then chốt trong việc xây dựng các mô hình phân lớp dữ liệu chính xác, đồng thời tối ưu hóa chi phí tính toán. Luận văn này đề xuất và phát triển hai mô hình lựa chọn đặc trung: Top Frequency-Based Feature Selection (TFFS) và Hybrid Feature Selection Paradigm. Mô hinh hybrid được thiết kế dựa trên kết quả từ TFFS như một giai đoạn nền tảng, sau đó kết hợp các kỹ thuật chọn lọc đặc trưng cổ điển để tạo ra các tập hợp con đặc trưng mạnh mẽ. Những tập hợp này được áp dụng vào bốn mô hình phân lớp phổ biến gồm Naive Bayes, Decision Tree, K-Nearest Neighbors và Support Vector Machine nhằm kiểm chứng hiệu quả của các đặc trưng được lựa chọn. Mục tiêu của các mô hình là...