Decision trees are data structures or computational methods that enable nonparametric supervised machine learning and are used in classification and regression tasks. The aim of this paper is to present a comparison between the decision tree induction algorithms C4.5 and CART. A quantitative study is performed in which the two methods are compared by analyzing the following aspects: operation and complexity. The experiments presented practically equal hit percentages in the execution time for tree induction, however, the CART algorithm was approximately 46.24% slower than C4.5 and was considered to be more effective.
Atualmente, é comum observar as empresas fazendo grandes investimentos em switches, roteadores de alto desempenho, fontes processadoras não – redundantes e softwares. Contudo, desconhecem o meio físico, ou seja, o cabeamento estruturado. Para que o sistema funcione de forma adequada faz-se necessário que a estrutura seja montada de acordo com norma. O presente estudo tem o objetivo de apresentar um estudo de pesquisa-ação na qual se pode verificar a importância da rede de computadores em uma instituição de ensino, mostrando a diferença de desempenho devido investimento na infraestrutura em duas condições: uma de rede não guiada e outra de rede com fibra óptica. Os resultados da mudança no tipo de infraestrutura apontam para o atendimento da necessidade de velocidade por parte dos usuários professores e alunos. Sugere-se que as instituições de ensino superior que optam só por redes sem cabeamento procurem observar a satisfação dos usuários nesses tempos nos quais as redes de computadores tornam-se um dos principais itens da infraestrutura tecnológica das instituições de ensino superior.
Artificial Intelligence is an area of computer research that is focused on developing mechanisms and devices to simulate human reasoning. Within this, an important subarea is the recognition of images. This article aims to describe the initial part of a research that aims to analyze and identify registered feelings of body expressions in videos of product reviews. Experimental tests have been planned to identify the best technique to solve the problem. Some forms of gesture identification through the use of neural networks were analyzed and tested.
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