Intelligent Feature Selection for Machine Learning Using the Dynamic Wavelet Fingerprint

Sprache: Englisch

Verlag: Springer International Publishing, Springer International Publishing Jul 2020, 2020

3030493946 / 9783030493943

Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschlandbuchversandmimpf2000

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book discusses various applications of machine learning using a new approach, the dynamic wavelet fingerprint technique, to identify features for machine learning and pattern classification in time-domain signals. Whether for medical imaging or structural health monitoring, it develops analysis techniques and measurement technologies for the quantitative characterization of materials, tissues and structures by non-invasive means.Intelligent Feature Selection for Machine Learning using the Dynamic Wavelet Fingerprint begins by providing background information on machine learning and the wavelet fingerprint technique. It then progresses through six technical chapters, applying the methods discussed to particular real-world problems. Theses chapters are presented in such a way that they can be read on their own, depending on the reader¿s area of interest, or read together to provide a comprehensive overview of the topic.Given its scope, the book will be of interest to practitioners, engineers and researchers seeking to leverage the latest advances in machine learning in order to develop solutions to practical problems in structural health monitoring, medical imaging, autonomous vehicles, wireless technology, and historical conservation.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 360 pp. Englisch.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783030493943

Titel
Intelligent Feature Selection for Machine Learning Using the Dynamic Wavelet Fingerprint
Autor
Mark K. Hinders
Verlag
Springer International Publishing, Springer International Publishing Jul 2020
Erscheinungsjahr
2020
Zustand
Neu
Einband
Buch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3030493946
ISBN-13
9783030493943
Artikelgewicht
705 Gramm
Abmessungen
241x160x25 mm

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Emtmannsberg, BAYE, Deutschland

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