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Advances in Feature Selection for Data and Pattern Recognition

Advances in Feature Selection for Data and Pattern Recognition
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
ISBN 978-3-319-67587-9
Name Stańczyk, Urszula ¬[Hrsg.]¬
Zielosko, Beata ¬[Hrsg.]¬
Name ANZEIGE DER KETTE Zielosko, Beata ¬[Hrsg.]¬
Name Jain, Lakhmi C. ¬[Hrsg.]¬
T I T E L Advances in Feature Selection for Data and Pattern Recognition
Verlagsort Cham
Verlag Springer
Erscheinungsjahr 2018
2018
Umfang Online-Ressource (XVIII, 328 p. 37 illus., 20 illus. in color, online resource)
Reihe Intelligent Systems Reference Library ; 138
Titelhinweis Druckausg.ISBN: 978-3-319-67587-9
Printed editionISBN: 978-3-319-67587-9
ISBN ISBN 978-3-319-67588-6
Klassifikation COM004000
UYQ
TEC009000
*94-06
68-06
94A05
68T10
006.3
Q342
Kurzbeschreibung This book presents recent developments and research trends in the field of feature selection for data and pattern recognition, highlighting a number of latest advances. The field of feature selection is evolving constantly, providing numerous new algorithms, new solutions, and new applications. Some of the advances presented focus on theoretical approaches, introducing novel propositions highlighting and discussing properties of objects, and analysing the intricacies of processes and bounds on computational complexity, while others are dedicated to the specific requirements of application domains or the particularities of tasks waiting to be solved or improved. Divided into four parts - nature and representation of data; ranking and exploration of features; image, shape, motion, and audio detection and recognition; decision support systems, it is of great interest to a large section of researchers including students, professors and practitioners
2. Kurzbeschreibung An Introduction -- Attribute Selection Based on Reduction of Numerical Attribute During Discretization -- Improving Bagging Ensembles for Class Imbalanced Data by Active Learning -- Optimization of Decision Rules Relative to Length Based on Modified Dynamic Programming Approach -- Ranking-Based Rule Classifier Optimisation -- Attribute Selection in a Dispersed Decision-Making System -- Feature Selection Approach for Rule-based Knowledge Bases -- Feature Selection with a Genetic Algorithm for Classification of Brain Imaging Data
SWB-Titel-Idn 495989312
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-67588-6
Internetseite / Link Volltext
Siehe auch Cover
Siehe auch Inhaltstext
Kataloginformation500269703 Datensatzanfang . Kataloginformation500269703 Seitenanfang .
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