Determining the best-fit programmers using Bayes' theorem and artificial neural network
A data mining-based technique is proposed for the selection and employment of the best-fit programmers to meet the needs of software companies. The proposed technique incorporates Bayes' theorem and artificial neural network (ANN). The datasets used were from two software companies (Company 1 a...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Prathan, Sorada, Ow, Siew Hock |
---|---|
التنسيق: | مقال |
منشور في: |
Wiley
2020
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.um.edu.my/36524/ |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Determining the best-FIT programmers using prognostic attributes / Sorada Prathan
بواسطة: Sorada , Prathan
منشور في: (2018) -
Bayes' theorem for multi-bearing faults diagnosis.
بواسطة: Yeo, Siang Chuan, وآخرون
منشور في: (2023) -
Stories of the Unplanned Impact of Mathematics: Bayes’ Theorem meets Cyberspace
بواسطة: Oxley, A.
منشور في: (2013) -
Hybrid artificial neural network-naive bayes classifier for solving imbalanced dataset problems
بواسطة: Adam, Asrul
منشور في: (2012) -
Artificial neural network — Naïve bayes fusion for solving classification problem of imbalanced dataset
بواسطة: Adam, A., وآخرون
منشور في: (2011)