Metody ekstrakcji cech w uczeniu maszynowym. Nowe trendy inżynierii cech
- Час доставки: 7-10 днів
- Стан товару: новий
- Доступна кількість: 49
Оплачивая «Metody ekstrakcji cech w uczeniu maszynowym. Nowe trendy inżynierii cech» данное изделие из «Драмы, сценические произведения» вы можете быть уверены, что после оформления заказа, доставки в Украину, вы получите именно то, что заказывали, в оговоренные сроки и европейского качества.
Методи вилучення функцій у машинному навчанні. Нові тенденції в розробці функцій
- Автор: Маріуш Топольський
- Постачальник: Azymut
- кількість сторінок: 222
- формат: 16,5x23,5см
- мова видання: польська
- дата випуску: 21/08/2023
- тип палітурки: м'яка обкладинка
- рік видання: 2023< /li>
Видавець: Вийти
EAN: 9788378371397
Вилучення – це процес вилучення найважливішої інформації з даних, яку потім можна використовувати в машинному навчанні. У контексті аналізу зображень виділення ознак включає ідентифікацію та вилучення атрибутів, які дозволяють чисельно описати зображення та уможливити їх подальший аналіз. У монографії розглядаються як класичні лінійні, так і нелінійні методи, а також інші, засновані на вейвлетах, метаевристиках та еволюційних алгоритмах. Важливим дослідницьким внеском, представленим у монографії, є пропозиції автора щодо методів вилучення та модифікації рішень вилучення ознак, відомі з літератури.
ЗМІСТ
1. Вхід 2. Вступ
Я. Методи вилучення на основі головних компонентів
3. Модифікація методу головних компонент з урахуванням повороту факторів за центроїдами класу 4. Застосування методу стохастичного градієнта для оцінки головних компонент 5. Застосування методу головних компонент у задачі імпутації даних
II. Методи виділення функцій для часових і двовимірних сигналів
6. Метод оцінки кількості ознак і компонентів в аналізі головних компонентів 7. Модель злиття стохастичних градієнтів і головних компонент у задачі виділення ознак зображення 8. Застосування вейвлет-перетворення та аналізу незалежних компонент у задачі виділення ознак сигналу
III> Застосування методів розробки функцій у задачі багатокритеріальної оптимізації
9. Статистичні методи підвищення дискримінаційної сили в задачі виділення ознак з точки зору метаевристики 10. Виділення ознак за допомогою модифікованого багатокритеріального генетичного алгоритму 11. Застосування методів багатокритеріальної оптимізації для побудови команд класифікаторів
12. Кінець Бібліографія