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A seleção de caraterísticas é a primeira tarefa de qualquer abordagem de aprendizagem para definir um conjunto relevante de caraterísticas. São propostos vários métodos para lidar com o problema da seleção de caraterísticas, incluindo métodos de filtragem, de envolvimento e incorporados. Neste trabalho, centramo-nos na seleção de subconjuntos de caraterísticas para selecionar um subconjunto mínimo de caraterísticas óptimas. A seleção de caraterísticas é um problema de otimização; o algoritmo genético baseado na seleção de subconjuntos de atributos utilizando o classificador naïve bayes é…mehr

Produktbeschreibung
A seleção de caraterísticas é a primeira tarefa de qualquer abordagem de aprendizagem para definir um conjunto relevante de caraterísticas. São propostos vários métodos para lidar com o problema da seleção de caraterísticas, incluindo métodos de filtragem, de envolvimento e incorporados. Neste trabalho, centramo-nos na seleção de subconjuntos de caraterísticas para selecionar um subconjunto mínimo de caraterísticas óptimas. A seleção de caraterísticas é um problema de otimização; o algoritmo genético baseado na seleção de subconjuntos de atributos utilizando o classificador naïve bayes é utilizado para este fim. Os GABASS são considerados a melhor técnica para fins de seleção quando a população é muito grande. O GABASS fornece bons resultados e o seu poder reside na boa adaptação a ambientes variados e em rápida mudança.
Autorenporträt
O DR Somesh Kumar dirige atualmente o departamento de TI na NIET, Gr. Noida, Índia. Concluiu o seu MCA em 2000, o ME (CS&E) em 2006 e o doutoramento (CS) em 2011. Desde 2000, tem exercido a profissão de professor. O Prof. Bhupendra Kumar trabalha atualmente no departamento de TI da NIET, Gr. Noida, Índia. Exerce a profissão de professor desde 2010.