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题名/责任者:

高维数据的特征选择:理论与算法/刘波, 何希平著

出版发行项:

北京:科学出版社,2016.7

ISBN及定价:

978-7-03-049345-3/CNY59.00

载体形态项:

153页:图;24cm

其它题名:

理论与算法

个人责任者:

刘波 著

个人责任者:

何希平 著

学科主题:

统计数据-统计分析

中图法分类号:

O212.1

一般附注:

重庆市检测控制集成系统工程实验室资助 电子商务及供应链系统重庆市重点实验室 (重庆工商大学) 资助

书目附注:

有书目 (第148-153页)

提要文摘附注:

特征选择是机器学习的重要研究内容, 有着广泛的应用价值。特征选择主要从数据 (尤其是高维数据) 中选取有效特征来表示数据, 从而提高机器学习算法的性能。本书以重庆工商大学等单位的机器学习、图像处理课题为基础, 系统地介绍特征选择的基本概念, 以及相关的理论和算法, 也对它的前沿研究 (如无监督特征选择) 和其在计算机视觉中的应用进行详细介绍, 最后对特征选择的发展方向进行展望。

使用对象附注:

可作为高等院校和科研机构从事机器学习的学者的参考书, 亦可供从事大数据分析 (如基因数据、计算机视觉) 的专业技术人员参考

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