Wyszukiwanie zaawansowane ?

Obiekt

Pobierz

Tytuł: Feature selection methods in datamining techniques

Tytuł odmienny:

Metody selekcji cech w technikach data mining

Autor:

Ziemba, Paweł ; Piwowarski, Mateusz

Opis:

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics, 2011, Nr 206, s. 213-223

Abstrakt:

Data mining techniques are largely based on machine learning algorithms. They are to serve to extract data models which, due to their large information content, are not recognized by people. Data redundancy poses a problem both for data mining algorithms as well as people, which is why various methods are used in order to reduce the amount of analyzed data, including data mining methods such as feature selection. The article outlines basic issues linked with feature selection and contains an analysis of five feature selection algorithms belonging to the filter category. Results obtained by each method were validated with the help of CART decision tree algorithms. The CART analysis revealed that the results of each of the five algorithms are acceptable

Wydawca:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Miejsce wydania:

Wrocław

Data wydania:

2011

Typ zasobu:

artykuł

Identyfikator zasobu:

oai:dbc.wroc.pl:37125

Język:

eng

Powiązania:

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2011; Nr 206

Prawa:

Wszystkie prawa zastrzeżone (Copyright)

Prawa dostępu:

Dla wszystkich w zakresie dozwolonego użytku

Lokalizacja oryginału:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Tytuł publikacji grupowej:

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Format:

application/pdf

Temat i słowa kluczowe:

data mining dimension reduction feature selection feature filters redukcja ilości danych selekcja cech filtry cech

Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:

Data ostatniej modyfikacji:

7 lis 2019

Data dodania obiektu:

25 sie 2017

Liczba wyświetleń treści obiektu:

62

Liczba wyświetleń treści obiektu w formacie PDF

54

Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:

https://www.dbc.wroc.pl/publication/41153

Wyświetl opis w formacie RDF:

RDF

Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:

OAI-PMH

Nazwa wydania Data
Feature selection methods in datamining techniques 7 lis 2019

Podobne

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Rekurencyjna eliminacja cech w metodach dyskryminacji

Kubus, Mariusz

2015
artykuł

Analiza parametrów morfometrycznych komórek dla komputerowego wspomagania diagnostyki medycznej

Piotrowska, Ewelina Stanisławski, Włodzimierz. Promotor

2011
rozprawa doktorska

Development of machine learning algorithms operating on small datasets to assist in the diagnosis of eye diseases

Sułot, Dominika Iskander, Robert. Promotor Alonso-Caneiro, David. Promotor

2022
rozprawa doktorska
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Eliminacja zmiennych z wykorzystaniem marginesu

Kubus, Mariusz

2018
artykuł

Metody analizy sygnału EEG ukierunkowane na wykrywanie bezdechu sennego

Prucnal, Monika Polak, Adam. Promotor

2021
rozprawa doktorska
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Business Intelligence Concepts for Education Quality Management

Nycz, Małgorzata Owoc, Mieczysław L. Pondel, Maciej

2010
artykuł
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Influence in the Blogosphere

Morzy, Mikołaj

2010
artykuł
Studia Geotechnica et Mechanica
Studia Geotechnica et Mechanica

Supervised probabilistic failure prediction of tuned mass damper-equipped high steel frames using machine learning methods

Farrokhi, Farshid Rahimi, Sepideh

2020
artykuł
Więcej
×

Cytowanie

Styl cytowania:

Dane kontaktowe

Adres

Politechnika Wrocławska (Koordynator Konsorcjum DBC)
Biblioteka Politechniki Wrocławskiej
Wybrzeże Wyspiańskiego 27
50-370 Wrocław, Polska

Telefon

(+48) 71-320-38-30
(+48) 71-320-47-50

E-Mail

bc@pwr.edu.pl

Odwiedź nas!

https://biblioteka.pwr.edu.pl/

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji