Browsing by Author Doãn, Thị Huyền Trang

Jump to: 0-9 A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z
or enter first few letters:  
Showing results 1 to 2 of 2
  • 00050007725.pdf.jpg
  • Thesis


  • Authors: Doãn, Thị Huyền Trang;  Advisor: Hà, Quang Thụy (2016)

  • Nghiên cứu nội dung, các thuộc tính, các thuật toán nhằm giải quyết bài toán phân lớp. Lận văn thực hiện tiến hành thực nghiệm trên bộ dữ liệu là các bài đăng, các bình luận trên Facebook, sử dụng phương pháp lai ghép các mô hình phân lớp: Support Vector Machine (SVM), K –Nearest Neighbors (KNN) và Maximum Entropy (Maxent) mang lại kết quả tốt hơn so với việc chỉ sử dụng một mô hình phân lớp. Kết quả trả về với độ chính xác P là 88,12%, độ hồi tưởng R là 86,37% và độ đo F1 là 87,24%.

Browsing by Author Doãn, Thị Huyền Trang

Jump to: 0-9 A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z
or enter first few letters:  
Showing results 1 to 2 of 2
  • 00050007725.pdf.jpg
  • Thesis


  • Authors: Doãn, Thị Huyền Trang;  Advisor: Hà, Quang Thụy (2016)

  • Nghiên cứu nội dung, các thuộc tính, các thuật toán nhằm giải quyết bài toán phân lớp. Lận văn thực hiện tiến hành thực nghiệm trên bộ dữ liệu là các bài đăng, các bình luận trên Facebook, sử dụng phương pháp lai ghép các mô hình phân lớp: Support Vector Machine (SVM), K –Nearest Neighbors (KNN) và Maximum Entropy (Maxent) mang lại kết quả tốt hơn so với việc chỉ sử dụng một mô hình phân lớp. Kết quả trả về với độ chính xác P là 88,12%, độ hồi tưởng R là 86,37% và độ đo F1 là 87,24%.