Ein Quanten-Partikelschwarm-Optimierungsansatz für die Merkmalsauswahl - Sihem, Benkhaled
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Dieses Buch stellt einen Ansatz zur Merkmalsauswahl dar. Die Merkmalsauswahl ist ein Vorverarbeitungsschritt, der beim Data Mining eine wichtige Rolle spielt und es ermöglicht, eine reduzierte Teilmenge von Merkmalen aus einer großen Menge von Merkmalen zu suchen, indem redundante und irrelevante Merkmale für die Durchführung der überwachten Klassifizierungsaufgabe eliminiert werden, wobei versucht wird, die Klassifizierungsleistung beizubehalten oder zu verbessern. Die Suche nach einer Teilmenge von Merkmalen ist ein NP-schwieriges Optimierungsproblem, das durch Metaheuristiken gelöst werden…mehr

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Produktbeschreibung
Dieses Buch stellt einen Ansatz zur Merkmalsauswahl dar. Die Merkmalsauswahl ist ein Vorverarbeitungsschritt, der beim Data Mining eine wichtige Rolle spielt und es ermöglicht, eine reduzierte Teilmenge von Merkmalen aus einer großen Menge von Merkmalen zu suchen, indem redundante und irrelevante Merkmale für die Durchführung der überwachten Klassifizierungsaufgabe eliminiert werden, wobei versucht wird, die Klassifizierungsleistung beizubehalten oder zu verbessern. Die Suche nach einer Teilmenge von Merkmalen ist ein NP-schwieriges Optimierungsproblem, das durch Metaheuristiken gelöst werden kann; wir haben uns für die Metaheuristiken interessiert, die aus der Intelligenz von Schwärmen für die Merkmalsauswahl resultieren.
Autorenporträt
Benkhaled Sihem é um cientista informático, formado pela universidade de Abbes Laghrour - Khenchela, Argélia. Tem um mestrado em Engenharia de Software e especialidade de Sistemas Distribuídos (2017). Preparou uma tese de doutoramento na mesma especialidade.