CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
Xây dựng mô hình học máy được tối ưu hóa bằng thuật toán jellyfish search để dự báo năng suất lao động trên công trường
Tác giả: Võ Huỳnh Kim Chi, Trương Đình Nhật, Nguyễn Thanh Phong, Lê Thị Thùy Linh
Số trang:
Tr. 50-55
Số phát hành:
Tháng 2
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
690
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Jellyfish Search, năng suất lao động, mô hình học máy, tối ưu hóa, dự báo
Chủ đề:
Công trình xây dựng
&
Mô hình học máy
Tóm tắt:
Nghiên cứu này trình bày các so sánh và đánh giá hiệu suất của các mô hình học máy, bao gồm bốn mô hình đơn ANN, SVR, LR, CART và ba mô hình hỗn hợp Voting, Bagging, Stacking.
Tạp chí liên quan
- Đặc điểm lâm sàng và cận lâm sàng bệnh tay chân miệng có biến chứng viêm não ở trẻ em tại Bệnh viện Nhi Trung ương
- Đặc điểm vi sinh và kết quả điều trị bệnh nhân viêm phúc mạc thứ phát do thủng tạng rỗng tại Bệnh viện Trung ương Quân đội 108
- Lâm sàng, cận lâm sàng ở người bệnh nhồi máu não cấp có đái tháo đường tuýp 2
- Một số đặc điểm lâm sàng, cận lâm sàng và hình ảnh chụp cắt lớp vi tính bệnh nhân chấn thương sọ não nặng được phẫu thuật mở nắp sọ giảm áp
- Đánh giá hiệu quả và an toàn điều trị bệnh lý giác mạc dải băng bằng laser excimer