Advances in Feature Selection for Data and Pattern Recognition / Stańczyk, Urszula ; Zielosko, Beata ; Jain, Lakhmi C.  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Advances in Feature Selection for Data and Pattern Recognition Tipo de documento: documento electrónico Autores: Stańczyk, Urszula, ; Zielosko, Beata, ; Jain, Lakhmi C., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XVIII, 328 p. 37 ilustraciones, 20 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-67588-6 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Inteligencia Computacional  Inteligencia artificial  Sistemas de reconocimiento de patrones  Procesamiento de datos  Reconocimiento de patrones automatizado  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro presenta desarrollos recientes y tendencias de investigación en el campo de la selección de características para el reconocimiento de datos y patrones, destacando una serie de avances más recientes. El campo de la selección de funciones evoluciona constantemente y proporciona numerosos algoritmos nuevos, nuevas soluciones y nuevas aplicaciones. Algunos de los avances presentados se centran en enfoques teóricos, introduciendo proposiciones novedosas que resaltan y discuten las propiedades de los objetos y analizan las complejidades de los procesos y los límites de la complejidad computacional, mientras que otros se dedican a los requisitos específicos de los dominios de aplicación o las particularidades de las tareas que esperan ser realizadas. resolverse o mejorarse. Dividido en cuatro partes: naturaleza y representación de los datos; clasificación y exploración de características; detección y reconocimiento de imágenes, formas, movimientos y audio; sistemas de apoyo a la toma de decisiones, es de gran interés para una gran parte de investigadores, incluidos estudiantes, profesores y profesionales. Nota de contenido: 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. Tipo de medio : Computadora Summary : 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, professorsand practitioners. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Advances in Feature Selection for Data and Pattern Recognition [documento electrónico] / Stańczyk, Urszula, ; Zielosko, Beata, ; Jain, Lakhmi C.,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XVIII, 328 p. 37 ilustraciones, 20 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-67588-6 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Inteligencia Computacional  Inteligencia artificial  Sistemas de reconocimiento de patrones  Procesamiento de datos  Reconocimiento de patrones automatizado  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro presenta desarrollos recientes y tendencias de investigación en el campo de la selección de características para el reconocimiento de datos y patrones, destacando una serie de avances más recientes. El campo de la selección de funciones evoluciona constantemente y proporciona numerosos algoritmos nuevos, nuevas soluciones y nuevas aplicaciones. Algunos de los avances presentados se centran en enfoques teóricos, introduciendo proposiciones novedosas que resaltan y discuten las propiedades de los objetos y analizan las complejidades de los procesos y los límites de la complejidad computacional, mientras que otros se dedican a los requisitos específicos de los dominios de aplicación o las particularidades de las tareas que esperan ser realizadas. resolverse o mejorarse. Dividido en cuatro partes: naturaleza y representación de los datos; clasificación y exploración de características; detección y reconocimiento de imágenes, formas, movimientos y audio; sistemas de apoyo a la toma de decisiones, es de gran interés para una gran parte de investigadores, incluidos estudiantes, profesores y profesionales. Nota de contenido: 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. Tipo de medio : Computadora Summary : 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, professorsand practitioners. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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