Un enfoque de optimización cuántica de enjambre de partículas para la selección de características - Sihem, Benkhaled
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Este libro representa un enfoque de selección de características. La selección de características es un paso de preprocesamiento que juega un papel importante en la minería de datos, permitiéndole buscar un subconjunto reducido de características a partir de un gran conjunto de características, eliminando las características redundantes e irrelevantes para realizar la tarea de clasificación supervisada, todo ello tratando de mantener o mejorar el rendimiento del clasificador. La búsqueda de un subconjunto de características es un problema de optimización de dificultad NP que puede ser resuelto…mehr

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Produktbeschreibung
Este libro representa un enfoque de selección de características. La selección de características es un paso de preprocesamiento que juega un papel importante en la minería de datos, permitiéndole buscar un subconjunto reducido de características a partir de un gran conjunto de características, eliminando las características redundantes e irrelevantes para realizar la tarea de clasificación supervisada, todo ello tratando de mantener o mejorar el rendimiento del clasificador. La búsqueda de un subconjunto de características es un problema de optimización de dificultad NP que puede ser resuelto por metaheurísticas; nos hemos interesado en las metaheurísticas resultantes de la inteligencia en enjambres para la selección de características.
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Autorenporträt
Benkhaled Sihem é um cientista informático, formado pela universidade de Abbes Laghrour - Khenchela, Argélia. Tem um mestrado em Engenharia de Software e especialidade de Sistemas Distribuídos (2017). Preparou uma tese de doutoramento na mesma especialidade.