Predictions of BuChE Inhibitors Using Support Vector Machine and Naive Bayesian Classification Techniques in Drug Discovery

2013 ◽  
Vol 53 (11) ◽  
pp. 3009-3020 ◽  
Author(s):  
Jiansong Fang ◽  
Ranyao Yang ◽  
Li Gao ◽  
Dan Zhou ◽  
Shengqian Yang ◽  
...  
Keyword(s):  
Support Vector Machine ◽  
Drug Discovery ◽  
Bayesian Classification ◽  
Support Vector ◽  
Classification Techniques ◽  
Naive Bayesian ◽  
Naïve Bayesian

scholarly journals Klasifikasi Posting Twitter Kemacetan Lalu Lintas Kota Bandung Menggunakan Naive Bayesian Classification

2013 ◽  
Vol 7 (1) ◽  
pp. 13 ◽  
Author(s):  
Sandi Fajar Rodiyansyah ◽  
Edi Winarko
Keyword(s):  
Data Mining ◽  
Support Vector Machine ◽  
Naive Bayes ◽  
High Accuracy ◽  
Bayesian Classification ◽  
Support Vector ◽  
Bayes Classifier ◽  
Traffic Jam ◽  
Naive Bayesian ◽  
Naïve Bayesian

AbstrakSetiap hari server Twitter menerima data tweet dengan jumlah yang sangat besar, dengan demikian, kita dapat melakukan data mining yang digunakan untuk tujuan tertentu. Salah satunya adalah untuk visualisasi kemacetan lalu lintas di sebuah kota.Naive bayes classifier adalah pendekatan yang mengacu pada teorema Bayes, dengan mengkombinasikan pengetahuan sebelumnya dengan pengetahuan baru. Sehingga merupakan salah satu algoritma klasifikasi yang sederhana namun memiliki akurasi tinggi. Untuk itu, dalam penelitian ini akan membuktikan kemampuan naive bayes classifier untuk mengklasifikasikan tweet yang berisi informasi dari kemacetan lalu lintas di Bandung.Dari hasil uji coba, aplikasi menunjukan bahwa nilai akurasi terkecil 78% dihasilkan pada pengujian dengan sampel sebanyak 100 dan menghasilkan nilai akurasi tinggi 91,60% pada pengujian dengan sampel sebanyak 13106. Hasil pengujian dengan perangkat lunak Rapid Miner 5.1 diperoleh nilai akurasi terkecil 72% dengan sampel sebanyak 100 dan nilai akurasi tertinggi 93,58% dengan sampel 13106 untuk metode naive bayesian classification. Sedangkan untuk metode support vector machine diperoleh nilai akurasi terkecil 92%  dengan sampel sebanyak 100 dan nilai akurasi tertinggi 99,11% dengan sampel sebanyak 13106. Kata kunci— Twitter, tweet, klasifikasi, naive bayesian classification, support vector machine  AbstractEvery day the Twitter server receives data tweet with a very large number, thus, we can perform data mining to be used for specific purpose. One of which is for the visualization of traffic jam in a city.Naive bayes classifier is an approach that refers to the bayes theorem, is a combination of prior knowledge with new knowledge. So that is one of the classification algorithm is simple but has a high accuracy. With this, in this research will prove the ability naive bayes classifier to classify the tweet that contains information of traffic jam in Bandung.The testing result, the program shows that the smallest value of the accuracy is 78% on testing by using a sample 100 record and generate high accuracy is 91,60% on the testing by using a sample 13106 record. The testing results with Rapid Miner 5.1 software obtained the smallest value of the accuracy is 72% by using a sample 100 records and the high accuracy is 93.58%  by using a sample 13.106 records for naive bayesian classification. And for the method of support vector machine obtained the smallest value is 92% accuracy by using a sample 100 records and the high accuracy of 99.11% by using a sample 13.106 records. Keywords—Twitter, tweet, classification, naive bayesian classification, support vector machine

scholarly journals Klasifikasi Posting Twitter Kemacetan Lalu Lintas Kota Bandung Menggunakan Naive Bayesian Classification

2013 ◽  
Vol 6 (1) ◽  
Author(s):  
Sandi Fajar Rodiyansyah ◽  
Edi Winarko
Keyword(s):  
Data Mining ◽  
Support Vector Machine ◽  
Naive Bayes ◽  
High Accuracy ◽  
Bayesian Classification ◽  
Support Vector ◽  
Bayes Classifier ◽  
Traffic Jam ◽  
Naive Bayesian ◽  
Naïve Bayesian

AbstrakSetiap hari server Twitter menerima data tweet dengan jumlah yang sangat besar, dengan demikian, kita dapat melakukan data mining yang digunakan untuk tujuan tertentu. Salah satunya adalah untuk visualisasi kemacetan lalu lintas di sebuah kota.Naive bayes classifier adalah pendekatan yang mengacu pada teorema Bayes, dengan mengkombinasikan pengetahuan sebelumnya dengan pengetahuan baru. Sehingga merupakan salah satu algoritma klasifikasi yang sederhana namun memiliki akurasi tinggi. Untuk itu, dalam penelitian ini akan membuktikan kemampuan naive bayes classifier untuk mengklasifikasikan tweet yang berisi informasi dari kemacetan lalu lintas di Bandung.Dari hasil uji coba, aplikasi menunjukan bahwa nilai akurasi terkecil 78% dihasilkan pada pengujian dengan sampel sebanyak 100 dan menghasilkan nilai akurasi tinggi 91,60% pada pengujian dengan sampel sebanyak 13106. Hasil pengujian dengan perangkat lunak Rapid Miner 5.1 diperoleh nilai akurasi terkecil 72% dengan sampel sebanyak 100 dan nilai akurasi tertinggi 93,58% dengan sampel 13106 untuk metode naive bayesian classification. Sedangkan untuk metode support vector machine diperoleh nilai akurasi terkecil 92%  dengan sampel sebanyak 100 dan nilai akurasi tertinggi 99,11% dengan sampel sebanyak 13106. Kata kunci— Twitter, tweet, klasifikasi, naive bayesian classification, support vector machine AbstractEvery day the Twitter server receives data tweet with a very large number, thus, we can perform data mining to be used for specific purpose. One of which is for the visualization of traffic jam in a city.Naive bayes classifier is an approach that refers to the bayes theorem, is a combination of prior knowledge with new knowledge. So that is one of the classification algorithm is simple but has a high accuracy. With this, in this research will prove the ability naive bayes classifier to classify the tweet that contains information of traffic jam in Bandung.The testing result, the program shows that the smallest value of the accuracy is 78% on testing by using a sample 100 record and generate high accuracy is 91,60% on the testing by using a sample 13106 record. The testing results with Rapid Miner 5.1 software obtained the smallest value of the accuracy is 72% by using a sample 100 records and the high accuracy is 93.58%  by using a sample 13.106 records for naive bayesian classification. And for the method of support vector machine obtained the smallest value is 92% accuracy by using a sample 100 records and the high accuracy of 99.11% by using a sample 13.106 records. Keywords—Twitter, tweet, classification, naive bayesian classification, support vector machine

A Modified Naïve Bayesian-based Spam Filter using Support Vector Machine

2019 ◽  
Author(s):  
Md. Sabir Hossain ◽  
Md. Zubair ◽  
Mohammad Obaidur Rahman ◽  
Muhammad Kamrul Hossain Patwary ◽  
Md. Golam Sarwar Rajib
Keyword(s):  
Support Vector Machine ◽  
Support Vector ◽  
Naive Bayesian ◽  
Spam Filter ◽  
Naïve Bayesian

Discovery of Influenza A virus neuraminidase inhibitors using support vector machine and Naïve Bayesian models

2015 ◽  
Vol 20 (2) ◽  
pp. 439-451 ◽  
Author(s):  
Wenwen Lian ◽  
Jiansong Fang ◽  
Chao Li ◽  
Xiaocong Pang ◽  
Ai-Lin Liu ◽  
...  
Keyword(s):  
Support Vector Machine ◽  
Influenza A Virus ◽  
Influenza A ◽  
Bayesian Models ◽  
Support Vector ◽  
Neuraminidase Inhibitors ◽  
Naive Bayesian ◽  
Naïve Bayesian
Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document