Search Result of "Classification performance"

About 13 results
Img
Img
Img

การประชุมวิชาการ

The effects of vectorization methods on non-functional requirements classification

ผู้แต่ง:ImgAmasaki, S., ImgDr.Pattara Leelaprute, Associate Professor,

การประชุมวิชาการ:

Img

Img

การประชุมวิชาการ

Improving sensor subset selection of machine olfaction using multi-class SVM

ผู้แต่ง:ImgDr.Ekachai Phaisangittisagul, Associate Professor,

การประชุมวิชาการ:

Img

Img

การประชุมวิชาการ

A self-tuning of membership functions for medical diagnosis

ผู้แต่ง:ImgDr.Nuanwan Soonthornphisaj, Associate Professor, ImgTeawtechadecha, P.,

การประชุมวิชาการ:

Img

Img

ที่มา:3rd International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, WKDD 2010

หัวเรื่อง:Improving sensor subset selection of machine olfaction using multi-class SVM

Img

ที่มา:3rd International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, WKDD 2010

หัวเรื่อง:Improving sensor subset selection of machine olfaction using multi-class SVM

Img

ที่มา:3rd International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, WKDD 2010

หัวเรื่อง:Improving sensor subset selection of machine olfaction using multi-class SVM

Img

ที่มา:3rd International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, WKDD 2010

หัวเรื่อง:Improving sensor subset selection of machine olfaction using multi-class SVM

Img

ที่มา:3rd International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, WKDD 2010

หัวเรื่อง:Improving sensor subset selection of machine olfaction using multi-class SVM

Img

Researcher

ดร. นวลวรรณ สุนทรภิษัช, รองศาสตราจารย์

ที่ทำงาน:ภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะวิทยาศาสตร์

Resume

Img

Researcher

ดร. ภัทร ลีลาพฤทธิ์, รองศาสตราจารย์

ที่ทำงาน:ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ คณะวิศวกรรมศาสตร์

สาขาที่สนใจ:Feature Interactions, Telecommunication services, Network Systems

Resume

Img

Researcher

ดร. เอกชัย ไพศาลกิตติสกุล, รองศาสตราจารย์

ที่ทำงาน:ภาควิชาวิศวกรรมไฟฟ้า คณะวิศวกรรมศาสตร์

สาขาที่สนใจ:Pattern recognition and classification, Machine learning and Neural networks, Unsupervised feature learning

Resume