nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - La selezione delle caratteristiche � 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 � un problema di ottimizzazione; a questo scopo viene utilizzato un algoritmo genetico basato sulla selezione di sottoinsiemi di attributi utilizzando il classificatore na�ve bayes. I GABASS risultano essere la tecnica migliore per la selezione quando la popolazione � molto numerosa. I GABASS forniscono buoni risultati e il loro potere risiede nella capacit� di adattarsi ad ambienti diversi e in rapida evoluzione.

Seller Inventory # 9786208602154

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Bibliographic Details

Title: Selezione degli attributi con algoritmo genetico : Selezione del sottoinsieme di attributi basata su algoritmi genetici con il classificatore Baie ingenue
Publisher: Edizioni Sapienza
Publication Date: 2025
Language: Italian
ISBN 10: 6208602157
ISBN 13: 9786208602154
Binding: Taschenbuch
Condition: Neu
Dimensions: 220 millimeters width by 150 millimeters height by 4 millimeters depth
Weight: 96 grams

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Synopsis

La selezione delle caratteristiche � 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 � un problema di ottimizzazione; a questo scopo viene utilizzato un algoritmo genetico basato sulla selezione di sottoinsiemi di attributi utilizzando il classificatore na�ve bayes. I GABASS risultano essere la tecnica migliore per la selezione quando la popolazione � molto numerosa. I GABASS forniscono buoni risultati e il loro potere risiede nella capacit� di adattarsi ad ambienti diversi e in rapida evoluzione.

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