Knowledge Discovery using Machine Learning Algorithms

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing Okt 2016, 2016

3659926205 / 9783659926204

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The goal of this book is to provide a more effective way to extract features with highly important information to a specific disease, i.e. informative features, using correlation based rough set feature extraction method (RSs), rough set, genetic algorithms (GAs) and its variants, fuzzy-rough set, nearest neighbor, decision tree algorithms and partial least square method and some adaptive neural networks due to their learning abilities to construct hypotheses that can explain complex relationships in the data. This research explores the effectiveness of integrated and hybrid feature extraction methods proposed in the following chapters, in analyzing gene expression activities, based on a specific tumor disease and identifying the informative genes that underlie different precision levels in the extraction process. The identified gene subset may give an enhanced insight on the gene-gene interaction in response to different stages of abnormal cell growth which could be vital in designing treatment strategies to prevent any progression of abnormal cells. 192 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9783659926204

Título
Knowledge Discovery using Machine Learning Algorithms
Autor
Sujata Dash
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing Okt 2016
Año de publicación
2016
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3659926205
ISBN 13
9783659926204
Peso del artículo
304 gramos
Dimensiones
220x150x12 mm

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