9783319218571 - feature selection for high-dimensional data (artificial intelligence: foundations, theory, and algorithms) de alonso-betanzos, amparo; sánchez-maroño, noelia; bolón-canedo, verónica (18 resultados)
Feature Selection for High-dimensional Data
Bolón-canedo, Verónica; Sánchez-maroño, Noelia; Alonso-betanzos, Amparo
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2015
Serie: Libro 2 de 15 - Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms
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Feature Selection for High-Dimensional Data (Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms)
Bolón-Canedo, Verónica; Sánchez-Maroño, Noelia; Alonso-Betanzos, Amparo
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2015
Serie: Libro 2 de 15 - Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms
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Feature Selection for High-dimensional Data
Bolón-canedo, Verónica; Sánchez-maroño, Noelia; Alonso-betanzos, Amparo
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2015
Serie: Libro 2 de 15 - Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms
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Feature Selection for High-Dimensional Data
Verónica Bolón-Canedo, Noelia Sánchez-Maroño, Amparo Alonso-Betanzos
Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing AG, CH, 2015
Serie: Libro 2 de 15 - Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms
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Hardback. Condición: New. 1st ed. 2015. This book offers a coherent and comprehensive approach to feature subset selection in the scope of classification problems, explaining the foundations, real application problems and the challenges of feature selection for high-dimensional data.The authors first focus on the analysis and sy…nthesis of feature selection algorithms, presenting a comprehensive review of basic concepts and experimental results of the most well-known algorithms. They then address different real scenarios with high-dimensional data, showing the use of feature selection algorithms in different contexts with different requirements and information: microarray data, intrusion detection, tear film lipid layer classification and cost-based features. The book then delves into the scenario of big dimension, paying attention to important problems under high-dimensional spaces, such as scalability, distributed processing and real-time processing, scenarios that open up new and interesting challenges for researchers.The book is useful for practitioners, researchers and graduate students in the areas of machine learning and data mining.
Feature Selection for High-Dimensional Data (Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms)
Bolón-Canedo, Verónica; Sánchez-Maroño, Noelia; Alonso-Betanzos, Amparo
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2015
Serie: Libro 2 de 15 - Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms
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Feature Selection for High-dimensional Data
Bolón-canedo, Verónica; Sánchez-maroño, Noelia; Alonso-betanzos, Amparo
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2015
Serie: Libro 2 de 15 - Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms
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Feature Selection for High-dimensional Data
Bolón-canedo, Verónica; Sánchez-maroño, Noelia; Alonso-betanzos, Amparo
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2015
Serie: Libro 2 de 15 - Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms
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Feature Selection for High-Dimensional Data
Bolón-Canedo, Verónica; Sánchez-Maroño, Noelia; Alonso-Betanzos, Amparo
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2015
Serie: Libro 2 de 15 - Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms
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Feature Selection for High-Dimensional Data
Bolón-Canedo, Verónica (Author)/ Sánchez-Maroño, Noelia (Author)/ Alonso-Betanzos, Amparo (Author)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2015
Serie: Libro 2 de 15 - Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms
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Hardcover. Condición: Brand New. 148 pages. 9.25x6.25x0.50 inches. In Stock.
Feature Selection for High-Dimensional Data
Verónica Bolón-Canedo, Noelia Sánchez-Maroño, Amparo Alonso-Betanzos
Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing AG, CH, 2015
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Hardback. Condición: New. 1st ed. 2015. This book offers a coherent and comprehensive approach to feature subset selection in the scope of classification problems, explaining the foundations, real application problems and the challenges of feature selection for high-dimensional data.The authors first focus on the analysis and sy…nthesis of feature selection algorithms, presenting a comprehensive review of basic concepts and experimental results of the most well-known algorithms. They then address different real scenarios with high-dimensional data, showing the use of feature selection algorithms in different contexts with different requirements and information: microarray data, intrusion detection, tear film lipid layer classification and cost-based features. The book then delves into the scenario of big dimension, paying attention to important problems under high-dimensional spaces, such as scalability, distributed processing and real-time processing, scenarios that open up new and interesting challenges for researchers.The book is useful for practitioners, researchers and graduate students in the areas of machine learning and data mining.
Idioma: Inglés
Editorial: Palgrave Macmillan, 2015
Serie: Libro 2 de 15 - Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms
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Librería: Buchpark, Trebbin, AlemaniaBuchpark
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Condición: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book offers a coherent and comprehensive approach to feature subset selection in the scope of classification problems, explaining the foundations, real application problems and the challenges of feature selection for high-dimensional data.The…authors first focus on the analysis and synthesis of feature selection algorithms, presenting a comprehensive review of basic concepts and experimental results of the most well-known algorithms. They then address different real scenarios with high-dimensional data, showing the use of feature selection algorithms in different contexts with different requirements and information: microarray data, intrusion detection, tear film lipid layer classification and cost-based features. The book then delves into the scenario of big dimension, paying attention to important problems under high-dimensional spaces, such as scalability, distributed processing and real-time processing, scenarios that open up new and interesting challenges for researchers.The book is useful for practitioners, researchers and graduate students in the areas of machine learning and data mining.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2015
Serie: Libro 2 de 15 - Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing Okt 2015, 2015
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book offers a coherent and comprehensive approach to feature subset selection in the scope of classification problems, explaining the foundations, real application problems and the challenges of feature selection for high-dimensional…data.The authors first focus on the analysis and synthesis of feature selection algorithms, presenting a comprehensive review of basic concepts and experimental results of the most well-known algorithms. They then address different real scenarios with high-dimensional data, showing the use of feature selection algorithms in different contexts with different requirements and information: microarray data, intrusion detection, tear film lipid layer classification and cost-based features. The book then delves into the scenario of big dimension, paying attention to important problems under high-dimensional spaces, such as scalability, distributed processing and real-time processing, scenarios that open up new and interesting challenges for researchers.The book is useful for practitioners, researchers and graduate students in the areas of machine learning and data mining. 164 pp. Englisch.
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Editorial: Springer, 2015
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Idioma: Inglés
Editorial: Palgrave Macmillan, 2015
Serie: Libro 2 de 15 - Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms
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Feature Selection for High-Dimensional Data
Bolón-Canedo, Verónica; Sánchez-Maroño, Noelia; Alonso-Betanzos, Amparo
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Editorial: Springer, 2015
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Feature Selection for High-Dimensional Data
Verónica Bolón-Canedo|Noelia Sánchez-Maroño|Amparo Alonso-Betanzos
Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing, 2015
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Gebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Explains how to choose an optimal subset of features according to a certain criterionCoherent, comprehensive approach to feature subset selection in the scope of classification problemsAuthors explain the Bi…g Dimensionality problemDr.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, Springer Okt 2015, 2015
Serie: Libro 2 de 15 - Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book offers a coherent and comprehensive approach to feature subset selection in the scope of classification problems, explaining the foundations, real application problems and the challenges of feature selection for high-dimensional data….The authors first focus on the analysis and synthesis of feature selection algorithms, presenting a comprehensive review of basic concepts and experimental results of the most well-known algorithms.They then address different real scenarios with high-dimensional data, showing the use of feature selection algorithms in different contexts with different requirements and information: microarray data, intrusion detection, tear film lipid layer classification and cost-based features. The book then delves into the scenario of big dimension, paying attention to important problems under high-dimensional spaces, such as scalability, distributed processing and real-time processing, scenarios that open up new and interesting challenges for researchers.The book is useful for practitioners, researchers and graduate students in the areas of machine learning and data mining.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 164 pp. Englisch.
