Performance Evaluation of Classification Methods on Big Data: Decision Trees, Naive Bayes, K-Nearest Neighbors, and Support Vector Machines

Justin Eduardo Simarmata; Gerhard Wihelm Weber; Debora Chrisinta

System Informacji Naukowej Politechniki Poznańskiej

PL EN

Strona główna / Publikacje / Performance Evaluation of Classification Methods on Big Data: Decision Trees, Naive Bayes, K-Nearest Neighbors, and Support Vector Machines

Zgłoś uwagę

Artykuł

Pobierz plik Pobierz BibTeX

Tytuł

Performance Evaluation of Classification Methods on Big Data: Decision Trees, Naive Bayes, K-Nearest Neighbors, and Support Vector Machines

Autorzy

Justin Eduardo Simarmata
Gerhard Wihelm Weber (WIZ) ^{[ 1 ][ 2.3 ][ P ]}
Debora Chrisinta

^{[ 1 ]} Instytut Inżynierii Bezpieczeństwa i Jakości, Wydział Inżynierii Zarządzania, Politechnika Poznańska | ^{[ P ]} pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.3] Informatyka techniczna i telekomunikacja

Rok publikacji

2024

Opublikowano w

Journal Matematika, Statistica dan Komputasi

Rocznik: 2024 | Tom: vol. 20 | Numer: no. 3

Typ artykułu

artykuł naukowy

Język publikacji

angielski

Strony (od-do)

623 - 638

URL

https://doi.org/10.20956/j.v20i3.32970

Typ licencji

CC BY-NC (uznanie autorstwa - użycie niekomercyjne)

Tryb otwartego dostępu

otwarte czasopismo

Wersja tekstu w otwartym dostępie

ostateczna wersja opublikowana

Czas udostępnienia publikacji w sposób otwarty

w momencie opublikowania

Pełny tekst artykułu

Pobierz plik

Poziom dostępu do pełnego tekstu

publiczny

Punktacja Ministerstwa / czasopismo

5

System tworzony przez Politechnikę Poznańską oraz Poznańskie Centrum Superkomputerowo-Sieciowe

Zaloguj się przez eKonto, aby dodać do SIN