selezione attributi algoritmo genetico von kumar bhupendra (13 Ergebnisse)

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Taschenbuch. Zustand: Neu. Selezione degli attributi con algoritmo genetico | Selezione del sottoinsieme di attributi basata su algoritmi genetici con il classificatore Baie ingenue | Bhupendra Kumar (u. a.) | Taschenbuch | Italienisch | 2025 | Edizioni Sapienza | EAN 9786208602154 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.

Paperback. Zustand: new. Paperback. La selezione delle caratteristiche e il primo compito di qualsiasi approccio di apprendimento per definire un insieme di caratteristiche rilevanti. Sono stati proposti diversi metodi per affrontare il problema della selezione delle caratteristiche, tra cui metodi di filtro, wrapper e embedded. In questo lavoro, ci concentriamo sulla selezione di sottoinsiemi di caratteristiche per selezionare un sottoinsieme di dimensioni minime di caratteristiche ottimali. La selezione delle caratteristiche e un problema di ottimizzazione; a questo scopo viene utilizzato un algoritmo genetico basato sulla selezione di sottoinsiemi di attributi utilizzando il classificatore naive bayes. I GABASS risultano essere la tecnica migliore per la selezione quando la popolazione e molto numerosa. I GABASS forniscono buoni risultati e il loro potere risiede nella capacita di adattarsi ad ambienti diversi e in rapida evoluzione. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.

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Paperback. Zustand: new. Paperback. La selezione delle caratteristiche e il primo compito di qualsiasi approccio di apprendimento per definire un insieme di caratteristiche rilevanti. Sono stati proposti diversi metodi per affrontare il problema della selezione delle caratteristiche, tra cui metodi di filtro, wrapper e embedded. In questo lavoro, ci concentriamo sulla selezione di sottoinsiemi di caratteristiche per selezionare un sottoinsieme di dimensioni minime di caratteristiche ottimali. La selezione delle caratteristiche e un problema di ottimizzazione; a questo scopo viene utilizzato un algoritmo genetico basato sulla selezione di sottoinsiemi di attributi utilizzando il classificatore naive bayes. I GABASS risultano essere la tecnica migliore per la selezione quando la popolazione e molto numerosa. I GABASS forniscono buoni risultati e il loro potere risiede nella capacita di adattarsi ad ambienti diversi e in rapida evoluzione. This item is printed on demand. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.

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Paperback. Zustand: new. Paperback. La selezione delle caratteristiche e il primo compito di qualsiasi approccio di apprendimento per definire un insieme di caratteristiche rilevanti. Sono stati proposti diversi metodi per affrontare il problema della selezione delle caratteristiche, tra cui metodi di filtro, wrapper e embedded. In questo lavoro, ci concentriamo sulla selezione di sottoinsiemi di caratteristiche per selezionare un sottoinsieme di dimensioni minime di caratteristiche ottimali. La selezione delle caratteristiche e un problema di ottimizzazione; a questo scopo viene utilizzato un algoritmo genetico basato sulla selezione di sottoinsiemi di attributi utilizzando il classificatore naive bayes. I GABASS risultano essere la tecnica migliore per la selezione quando la popolazione e molto numerosa. I GABASS forniscono buoni risultati e il loro potere risiede nella capacita di adattarsi ad ambienti diversi e in rapida evoluzione. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.

Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -La selezione delle caratteristiche è il primo compito di qualsiasi approccio di apprendimento per definire un insieme di caratteristiche rilevanti. Sono stati proposti diversi metodi per affrontare il problema della selezione delle caratteristiche, tra cui metodi di filtro, wrapper e embedded. In questo lavoro, ci concentriamo sulla selezione di sottoinsiemi di caratteristiche per selezionare un sottoinsieme di dimensioni minime di caratteristiche ottimali. La selezione delle caratteristiche è un problema di ottimizzazione; a questo scopo viene utilizzato un algoritmo genetico basato sulla selezione di sottoinsiemi di attributi utilizzando il classificatore naïve bayes. I GABASS risultano essere la tecnica migliore per la selezione quando la popolazione è molto numerosa. I GABASS forniscono buoni risultati e il loro potere risiede nella capacità di adattarsi ad ambienti diversi e in rapida evoluzione.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 52 pp. Italienisch.

Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - La selezione delle caratteristiche è il primo compito di qualsiasi approccio di apprendimento per definire un insieme di caratteristiche rilevanti. Sono stati proposti diversi metodi per affrontare il problema della selezione delle caratteristiche, tra cui metodi di filtro, wrapper e embedded. In questo lavoro, ci concentriamo sulla selezione di sottoinsiemi di caratteristiche per selezionare un sottoinsieme di dimensioni minime di caratteristiche ottimali. La selezione delle caratteristiche è un problema di ottimizzazione; a questo scopo viene utilizzato un algoritmo genetico basato sulla selezione di sottoinsiemi di attributi utilizzando il classificatore naïve bayes. I GABASS risultano essere la tecnica migliore per la selezione quando la popolazione è molto numerosa. I GABASS forniscono buoni risultati e il loro potere risiede nella capacità di adattarsi ad ambienti diversi e in rapida evoluzione.