Couverture de Seleção de Features em Conjuntos de Dados de Alta Dimensionalidade
Titre du livre:

Seleção de Features em Conjuntos de Dados de Alta Dimensionalidade

Metodologia para Atividades de Clustering

Novas Edições Acadêmicas (29-04-2019 )

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ISBN-13:

978-613-9-77928-4

ISBN-10:
6139779286
EAN:
9786139779284
Langue du livre:
texte du rabat:
Em mineração de dados, a seleção de features é uma tarefa importante na eliminação de features irrelevantes/redundantes do conjunto de dados. Na aprendizagem de máquina não- supervisionada, a seleção de features é considerada ainda mais difícil do que na aprendizagem supervisionada, por não possuir a informação de classe, que possa ser utilizada para a avaliação das features. Muitos métodos de seleção de features na aprendizagem não-supervisionada são propostos na literatura, porém a avaliação do melhor conjunto de features é realizada através de critérios supervisionados, onde as classes são exigidas, o que nem sempre ocorre em um cenário real. Outro problema é que os métodos atribuem scores para cada feature e utilizam números mágicos para escolher as m-melhores features. Assim, neste trabalho é proposta uma metodologia que tentará ajudar especialistas de dados a realizarem a seleção de features em um cenário totalmente não-supervisionado.
Maison d'édition:
Novas Edições Acadêmicas
Site Web:
https://www.nea-edicoes.com
de (auteur) :
Marcos de Souza
Numéro de pages:
84
Publié le:
29-04-2019
Stock:
Disponible
Catégorie:
Autres
Prix:
39.90 €
Mots-clés:
Redução de Dimensionalidade, clustering, aprendizagem de máquina, Seleção de Atributos

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