Zobrazeno 1 - 10
of 651
pro vyhledávání: '"Spark ML"'
Finding suitable health insurance coverage can be challenging for individuals and small enterprises in the USA. The Health Insurance Exchange Public Use Files (Exchange PUFs) dataset provided by CMS offers valuable information on health and dental po
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.09229
Publikováno v:
Journal of Computer Science and Technology, Vol 22, Iss 2, Pp e14-e14 (2022)
Feature selection (FS) techniques generally require repeatedly training and evaluating models to assess the importance of each feature for a particular task. However, due to the increasing size of currently available databases, distributed processing
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/4a9de8cbefb742c5b8a5333b71050a0e
Autor:
Zhihua, Duan, JiaLin, Wang
This paper studies the case of big data-based intelligent product potential customer mining internal competition in China Telecom Shanghai Company. Huge amounts of data based on big data table, the use of machine Learning and data analysis technology
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2006.12191
Big data has found applications in multiple domains. One of the largest sources of textual big data is scientific documents and papers. Big scholarly data have been used in numerous ways to create innovative applications such as collaborator discover
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1911.07763
Publikováno v:
Journal of Computer Science & Technology (JCS&T); Oct2022, Vol. 22 Issue 2, p175-182, 8p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Asia Pacific Journal of Information Systems. 28:308-319
This paper aims at providing valuable insights on Financial Fraud Detection on a mobile money transactional activity. We have predicted and classified the transaction as normal or fraud with a small sample and massive data set using Azure and Spark M
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::ffb482b2973c759dff70de448746800a
https://doi.org/10.14329/apjis.2018.28.4.308
https://doi.org/10.14329/apjis.2018.28.4.308