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Band 454 - 13%

Feature Selection for Knowledge Discovery and Data Mining

Aus der Reihe The Springer International Series in Engineering and Computer Science
13% sparen

305,99 € UVP 353,09 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

27.01.2013

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

214

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,4 cm

Gewicht

378 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st ed. 1998

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4613-7604-0

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

27.01.2013

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

214

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,4 cm

Gewicht

378 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st ed. 1998

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4613-7604-0

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

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  • 1. Data Processing and KDD.- 1.1 Inductive Learning from Observation.- 1.2 Knowledge Discovery and Data Mining.- 1.3 Feature Selection and Its Roles in KDD.- 1.4 Summary.- References.- 2. Perspectives of Feature Selection.- 2.1 Feature Selection for Classification.- 2.2 A Search Problem.- 2.3 Selection Criteria.- 2.4 Univariate vs. Multivariate Feature Selection.- 2.5 Filter vs. Wrapper Models.- 2.6 A Unified View.- 2.7 Conclusion.- References.- 3. Aspects of Feature Selection.- 3.1 Overview.- 3.2 Basic Feature Generation Schemes.- 3.3 Search Strategies.- 3.4 Evaluation Measures With Examples.- 3.5 Conclusion.- References.- 4. Feature Selection Methods.- 4.1 Representative Feature Selection Algorithms.- 4.2 Employing Feature Selection Methods.- 4.3 Conclusion.- References.- 5. Evaluation and Application.- 5.1 Performance Assessment.- 5.2 Evaluation Methods for Classification.- 5.3 Evaluation of Selected Features.- 5.4 Evaluation: Some Examples.- 5.5 Balance between Different Performance Criteria.- 5.6 Applying Feature Selection Methods.- 5.7 Conclusions.- References.- 6. Feature Transformation and Dimensionality Reduction.- 6.1 Feature Extraction.- 6.2 Feature Construction.- 6.3 Feature Discretization.- 6.4 Beyond the Classification Model.- 6.5 Conclusions.- References.- 7. Less is More.- 7.1 A Look Back.- 7.2 A Glance Ahead.- References.- Appendices.- A-Data Mining and Knowledge Discovery Sources.- A.1 Web Site Links.- A.2 Electronic Newsletters, Pages and Journals.- A.3 Some Publically Available Tools.- B-Data Sets and Software Used in This Book.- B.1 Data Sets.- B.2 Software.- References.