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• 005 20180315163600.0

• 010 __ |a 978-7-03-049345-3 |d CNY59.00

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• 102 __ |a CN |b 110000

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• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 高维数据的特征选择 |A gao wei shu ju de te zheng xuan ze |e 理论与算法 |f 刘波, 何希平著

• 210 __ |a 北京 |c 科学出版社 |d 2016.7

• 215 __ |a 153页 |c 图 |d 24cm

• 300 __ |a 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

• 320 __ |a 有书目 (第148-153页)

• 330 __ |a 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。

• 333 __ |a 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

• 517 1_ |a 理论与算法 |A li lun yu suan fa

• 606 0_ |a 统计数据 |A tong ji shu ju |x 统计分析

• 690 __ |a O212.1 |v 5

• 701 _0 |a 刘波 |A liu bo |4 著

• 701 _0 |a 何希平 |A he xi ping |4 著

• 801 _0 |a CN |b LIB |c 20180315

• 905 __ |a LIB |d O212.1/77