Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. A novel expert-driven data-mining approach to algorithms in C++ and CUDA C&nbspAuthor has been developing and using algorithms for over 20 yearsData mining is an important topic in big data and data science.

N� de ref. del art�culo 362611029

Contactar al vendedor

Denunciar este art�culo

Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Modern Data Mining Algorithms in C++ and Cuda C: Recent Developments in Feature Extraction and Selection Algorithms for Data Science
Editor: Apress
Fecha de publicaci�n: 2020
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 1484259874
ISBN 13: 9781484259870
Encuadernaci�n: Encuadernaci�n de tapa blanda
Estado: New

Acerca de

Sinopsis

Discover a variety of data-mining algorithms that are useful for selecting small sets of important features from among unwieldy masses of candidates, or extracting useful features from measured variables.

As a serious data miner you will often be faced with thousands of candidate features for your prediction or classification application, with most of the features being of little or no value. You’ll know that many of these features may be useful only in combination with certain other features while being practically worthless alone or in combination with most others. Some features may have enormous predictive power, but only within a small, specialized area of the feature space. The problems that plague modern data miners are endless. This book helps you solve this problem by presenting modern feature selection techniques and the code to implement them. Some of these techniques are:

Forward selection component analysis
Local feature selection
Linking features and a target with a hidden Markov model
Improvements on traditional stepwise selection
Nominal-to-ordinal conversion

All algorithms are intuitively justified and supported by the relevant equations and explanatory material. The author also presents and explains complete, highly commented source code.

The example code is in C++ and CUDA C but Python or other code can be substituted; the algorithm is important, not the code that's used to write it.

What You Will Learn

Combine principal component analysis with forward and backward stepwise selection to identify a compact subset of a large collection of variables that captures the maximum possible variation within the entire set.
Identify features that may have predictive power over only a small subset of the feature domain. Such features can be profitably used by modern predictive models but may be missed by other feature selection methods.
Find an underlying hidden Markov model that controls the distributions of feature variables and the target simultaneously. The memory inherent in this method is especially valuable in high-noise applications such as prediction of financial markets.
Improve traditional stepwise selection in three ways: examine a collection of 'best-so-far' feature sets; test candidate features for inclusion with cross validation to automatically and effectively limit model complexity; and at each step estimate the probability that our results so far could be just the product of random good luck. We also estimate the probability that the improvement obtained by adding a new variable could have been just good luck. Take a potentially valuable nominal variable (a category or class membership) that is unsuitable for input to a prediction model, and assign to each category a sensible numeric value that can be used as a model input.

Who This Book Is For

Intermediate to advanced data science programmers and analysts.

Acerca del autor

Timothy Masters has a PhD in statistics and is an experienced programmer. His dissertation was in image analysis. His career moved in the direction of signal processing, and for the last 25 years he's been involved in the development of automated trading systems in various financial markets.

"Sobre este t�tulo" puede pertenecer a otra edici�n de este libro.

Descripci�n de la librer�a

Online Handel nur mit Neub�chern

Ver la p�gina web de la librer�a

Informaci�n empresarial del vendedor

Moluna GmbH
Engberdingdamm 27, Greven, 48268, Germany

Condiciones de venta y env�o

Condiciones de venta

Informe de revocaci�n/ Modelo de formulario de revocaci�n/
Condiciones Generales de Contrataci�n e informaciones del cliente / Protecci�n de los datos personales

Derecho de revocaci�n para el consumidor
(Se entiende por "consumidor" cualquier persona natural que celebre un negocio jur�dico con fines que no puedan atribuirse ni a su actividad comercial ni a su actividad profesional particular.)

Informaci�n sobre el derecho de revocaci�n

Derecho de revocaci�n
Tiene derecho a revocar el presente co...

M�s informaci�n

Condiciones de env�o

II. Kundeninformationen

Identit�t des Verk�ufers

Moluna GmbH
Engberdingdamm 27
48268 Greven
Deutschland
Telefon: 02571/5698933
E-Mail: abe@moluna.de

Alternative Streitbeilegung:
Die Europ�ische Kommission stellt eine Plattform f�r die au�ergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter https://ec.europa.eu/odr.

Informationen zum Zustandekommen des Vertrages

Die technischen Schritte zum Vertragsschluss, der Vertragsschluss selbst und die Korrekturm�glichkeiten erfolgen nach Ma�gabe der Regelungen "Zustandekommen des Vertrages" unserer Allgemeinen Gesch�ftsbedingungen (Teil I.).

Vertragssprache, Vertragstextspeicherung

3.1. Vertragssprache ist deutsch .

3.2. Der vollst�ndige Vertragstext wird von uns nicht gespeichert. Vor Absenden der Bestellung k�nnen die Vertragsdaten �ber die Druckfunktion des Browsers ausgedruckt oder elektronisch gesichert werden. Nach Zugang der Bestellung bei uns werden die Bestelldaten, die gesetzlich vorgeschriebenen Informationen bei Fernabsatzvertr�gen und die Allgemeinen Gesch�ftsbedingungen nochmals per E-Mail an Sie �bersandt.

Wesentliche Merkmale der Ware oder Dienstleistung

Die wesentlichen Merkmale der Ware und/oder Dienstleistung finden sich im jeweiligen Angebot.

Preise und Zahlungsmodalit�ten

5.1. Die in den jeweiligen Angeboten angef�hrten Preise sowie die Versandkosten stellen Gesamtpreise dar. Sie beinhalten alle Preisbestandteile einschlie�lich aller anfallenden Steuern.

5.2. Die anfallenden Versandkosten sind nicht im Kaufpreis enthalten. Sie sind �ber eine entsprechend bezeichnete Schaltfl�che auf unserer Internetpr�senz oder im jeweiligen Angebot aufrufbar, werden im Laufe des Bestellvorganges gesondert ausgewiesen und sind von Ihnen zus�tzlich zu tragen, soweit nicht die versandkostenfreie Lieferung zugesagt ist.

5.3. Die Ihnen zur Verf�gung stehenden Zahlungsarten sind unter einer entsprechend bezeichneten Schaltfl�che auf unserer Internetpr�senz oder im jeweiligen Angebot ausgewiesen.

5.4. Soweit bei den einzelnen Zahlungsarten nicht anders angegeben, sind die Zahlungsanspr�che aus dem geschlossenen Vertrag sofort zur Zahlung f�llig.

Lieferbedingungen

6.1. Die Lieferbedingungen, der Liefertermin sowie gegebenenfalls bestehende Lieferbeschr�nkungen finden sich unter einer entsprechend bezeichneten Schaltfl�che auf unserer Internetpr�senz oder im jeweiligen Angebot.

Soweit im jeweiligen Angebot oder unter der entsprechend bezeichneten Schaltfl�che keine andere Frist angegeben ist, erfolgt die Lieferung der Ware innerhalb von 3-5 Tagen nach Vertragsschluss (bei vereinbarter Vorauszahlung jedoch erst nach dem Zeitpunkt Ihrer Zahlungsanweisung).

6.2. Soweit Sie Verbraucher sind ist gesetzlich geregelt, dass die Gefahr des zuf�lligen Untergangs und der zuf�lligen Verschlechterung der verkauften Sache w�hrend der Versendung erst mit der �bergabe der Ware an Sie �bergeht, unabh�ngig davon, ob die Versendung versichert oder unversichert erfolgt. Dies gilt nicht, wenn Sie eigenst�ndig ein nicht vom Unternehmer benanntes Transportunternehmen oder eine sonst zur Ausf�hrung der Versendung bestimmte Person beauftragt haben.

Sind Sie Unternehmer, erfolgt die Lieferung und Versendung auf Ihre Gefahr.