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Analisi del sentiment dei tweet di Covid-19 con un algoritmo di apprendimento automatico by Ahmed Rasidun Bari Dip at Abbey's Bookshop,
Analisi del sentiment dei tweet di Covid-19 con un algoritmo di apprendimento automatico
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Ahmed Rasidun Bari Dip MD Shihab Sadik

Analisi del sentiment dei tweet di Covid-19 con un algoritmo di apprendimento automatico

Ahmed Rasidun Bari Dip,  MD Shihab Sadik,  Omi Evance Rozario

$63.95   $54.74

Paperback

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Italian
Edizioni Sapienza
23 January 2025
Functional analysis & transforms
Tema principale: Questo articolo dimostra che, tra un gran numero di modelli di previsione, il modello Facebook Prophet ha avuto la massima accuratezza quando si è trattato di anticipare le circostanze pandemiche.

Analisi dei risultati: Hanno presentato come i modelli si sono comportati sui set di test utilizzando i modelli di regressione e serie temporali, nonché l'analisi utilizzando Facebook Prophet. Possono calcolare l'errore quadratico medio (RMSE) per ciascun modello utilizzando questi risultati. Il confronto dei modelli in base ai loro punteggi RMSE è mostrato nella Tabella I. La Tabella I indica che quando si prevedono casi confermati, l'FPM ha l'errore medio più basso. Il secondo posto va al modello ARIMA, seguito dai modelli AR e MA. Tuttavia, poiché l'ARIMA incorpora sia i modelli MA che AR, non vengono presi in considerazione.

Il modello HWA, che viene dopo questi due, ha il punteggio più basso, seguito dal PR. La Tabella I mostra che i risultati sono quasi identici ai risultati dei casi confermati della tabella, con l'FPM in cima, seguito da ARIMA, HWA e PR, in quest'ordine. Di conseguenza, giungono alla conclusione che i modelli migliori per anticipare la situazione pandemica sono i seguenti: Facebook.
By:   , ,
Imprint:   Edizioni Sapienza
Dimensions:   Height: 229mm,  Width: 152mm,  Spine: 3mm
Weight:   82g
ISBN:   9786208580124
ISBN 10:   6208580129
Pages:   52
Publication Date:  
Audience:   General/trade ,  ELT Advanced
Format:   Paperback
Publisher's Status:   Active

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