La selezione delle caratteristiche è il primo compito di qualsiasi approccio di apprendimento per definire un insieme di caratteristiche rilevanti. Sono stati proposti diversi metodi per affrontare il problema della selezione delle caratteristiche, tra cui metodi di filtro, wrapper e embedded. In questo lavoro, ci concentriamo sulla selezione di sottoinsiemi di caratteristiche per selezionare un sottoinsieme di dimensioni minime di caratteristiche ottimali. La selezione delle caratteristiche è un problema di ottimizzazione; a questo scopo viene utilizzato un algoritmo genetico basato sulla selezione di sottoinsiemi di attributi utilizzando il classificatore naïve bayes. I GABASS risultano essere la tecnica migliore per la selezione quando la popolazione è molto numerosa. I GABASS forniscono buoni risultati e il loro potere risiede nella capacità di adattarsi ad ambienti diversi e in rapida evoluzione.
"synopsis" may belong to another edition of this title.
Seller: PBShop.store US, Wood Dale, IL, U.S.A.
PAP. Condition: New. New Book. Shipped from UK. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000. Seller Inventory # L0-9786208602154
Seller: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.
Paperback. Condition: new. Paperback. La selezione delle caratteristiche e il primo compito di qualsiasi approccio di apprendimento per definire un insieme di caratteristiche rilevanti. Sono stati proposti diversi metodi per affrontare il problema della selezione delle caratteristiche, tra cui metodi di filtro, wrapper e embedded. In questo lavoro, ci concentriamo sulla selezione di sottoinsiemi di caratteristiche per selezionare un sottoinsieme di dimensioni minime di caratteristiche ottimali. La selezione delle caratteristiche e un problema di ottimizzazione; a questo scopo viene utilizzato un algoritmo genetico basato sulla selezione di sottoinsiemi di attributi utilizzando il classificatore naive bayes. I GABASS risultano essere la tecnica migliore per la selezione quando la popolazione e molto numerosa. I GABASS forniscono buoni risultati e il loro potere risiede nella capacita di adattarsi ad ambienti diversi e in rapida evoluzione. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Seller Inventory # 9786208602154
Seller: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, United Kingdom
PAP. Condition: New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 4 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000. Seller Inventory # L0-9786208602154
Quantity: Over 20 available
Seller: Ria Christie Collections, Uxbridge, United Kingdom
Condition: New. In. Seller Inventory # ria9786208602154_new
Quantity: Over 20 available
Seller: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germany
Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 52 pp. Italienisch. Seller Inventory # 9786208602154
Seller: AussieBookSeller, Truganina, VIC, Australia
Paperback. Condition: new. Paperback. La selezione delle caratteristiche e il primo compito di qualsiasi approccio di apprendimento per definire un insieme di caratteristiche rilevanti. Sono stati proposti diversi metodi per affrontare il problema della selezione delle caratteristiche, tra cui metodi di filtro, wrapper e embedded. In questo lavoro, ci concentriamo sulla selezione di sottoinsiemi di caratteristiche per selezionare un sottoinsieme di dimensioni minime di caratteristiche ottimali. La selezione delle caratteristiche e un problema di ottimizzazione; a questo scopo viene utilizzato un algoritmo genetico basato sulla selezione di sottoinsiemi di attributi utilizzando il classificatore naive bayes. I GABASS risultano essere la tecnica migliore per la selezione quando la popolazione e molto numerosa. I GABASS forniscono buoni risultati e il loro potere risiede nella capacita di adattarsi ad ambienti diversi e in rapida evoluzione. This item is printed on demand. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability. Seller Inventory # 9786208602154
Seller: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
Condition: New. Seller Inventory # 26404107970
Seller: Majestic Books, Hounslow, United Kingdom
Condition: New. Print on Demand. Seller Inventory # 409046301
Seller: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germany
Condition: New. PRINT ON DEMAND. Seller Inventory # 18404107976
Seller: CitiRetail, Stevenage, United Kingdom
Paperback. Condition: new. Paperback. La selezione delle caratteristiche e il primo compito di qualsiasi approccio di apprendimento per definire un insieme di caratteristiche rilevanti. Sono stati proposti diversi metodi per affrontare il problema della selezione delle caratteristiche, tra cui metodi di filtro, wrapper e embedded. In questo lavoro, ci concentriamo sulla selezione di sottoinsiemi di caratteristiche per selezionare un sottoinsieme di dimensioni minime di caratteristiche ottimali. La selezione delle caratteristiche e un problema di ottimizzazione; a questo scopo viene utilizzato un algoritmo genetico basato sulla selezione di sottoinsiemi di attributi utilizzando il classificatore naive bayes. I GABASS risultano essere la tecnica migliore per la selezione quando la popolazione e molto numerosa. I GABASS forniscono buoni risultati e il loro potere risiede nella capacita di adattarsi ad ambienti diversi e in rapida evoluzione. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. Seller Inventory # 9786208602154