Analyse des résultats électoraux et des prédictions à l'aide de l'apprentissage automatique

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Details

En utilisant les données des choix d'assemblée 2019, nous présentons un processus fondé sur le Feature Engineering et un ensemble d'algorithmes d'apprentissage automatique pour évaluer et comparer les performances en accédant au même ensemble de données. Les principes généraux n'aideront donc pas seulement les analystes et les spécialistes de l'intelligence à présenter leurs idées plus fréquemment et plus efficacement, mais ils permettront également aux lecteurs, en fonction de leur position d'intérêt et de leur engagement communautaire, d'aller au-delà de ce qui est présenté et de découvrir par eux-mêmes de nouvelles idées préconçues.

Autorentext

Dr. Amarpreet Singh arbeitet derzeit als Assistenzprofessor in der Abteilung für Leibeserziehung an der Punjabi University in Patiala. Er verfügt über elf Jahre Erfahrung, hat mehr als 32 Artikel in internationalen Zeitschriften und Büchern veröffentlicht und ist Mitherausgeber von fünf Büchern. Seine Hauptfachgebiete sind Sporttraining und Basketball.


Klappentext

En utilisant les données des choix d'assemblée 2019, nous présentons un processus fondé sur le Feature Engineering et un ensemble d'algorithmes d'apprentissage automatique pour évaluer et comparer les performances en accédant au même ensemble de données. Les principes généraux n'aideront donc pas seulement les analystes et les spécialistes de l'intelligence à présenter leurs idées plus fréquemment et plus efficacement, mais ils permettront également aux lecteurs, en fonction de leur position d'intérêt et de leur engagement communautaire, d'aller au-delà de ce qui est présenté et de découvrir par eux-mêmes de nouvelles idées préconçues.

Weitere Informationen

  • Allgemeine Informationen
    • Sprache Französisch
    • Autor Amarpreet Singh
    • Titel Analyse des résultats électoraux et des prédictions à l'aide de l'apprentissage automatique
    • ISBN 978-620-6-08351-1
    • Format Kartonierter Einband
    • EAN 9786206083511
    • Jahr 2023
    • Größe H220mm x B150mm
    • Herausgeber Editions Notre Savoir
    • Anzahl Seiten 72
    • GTIN 09786206083511

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