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图文详情
  • ISBN：9787118131840
  • 装帧：平装-胶订
  • 册数：暂无
  • 重量：暂无
  • 开本：其他
  • 页数：220
  • 出版时间：2024-06-01
  • 条形码：9787118131840 ; 978-7-118-13184-0

内容简介

本书全面介绍了基于粗糙集的特征选择技术，包括基于经典粗糙集、模糊粗糙集、优势关系粗糙集等的特征选择技术。还介绍了技术应用，提供各类算法的伪代码，构建了基于经典粗糙集和优势粗糙集的特征选择算法的API库，可为技术应用提供支撑。

目录

●第1章特征选择介绍
1.1特征
1.1.1数值特征
1.1.2类别特征
1.2特征选择
1.2.1有监督特征选择
1.2.2无监督特征选择
1.3特征选择技术
1.3.1过滤法
1.3.2封装法
1.3.3嵌入法
1.4特征选择的目标
1.5特征选择标准
1.5.1信息增益
1.5.2距离
1.5.3相关性
……
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作者简介

穆罕默德·苏马尔·拉扎，在巴基斯坦国立科学技术大学获得了软件工程博士学位。2009年，他在巴基斯坦国际伊斯兰大学获得硕士学位。他担任了巴基斯坦虚拟大学的助理教授。他在国际期刊和各类会议上发表过多篇论文，重点研究粗糙集理论。他的研究兴趣包括特征选择、粗糙集理论、趋势分析、软件体系结构、软件设计和非功能性需求。 乌斯曼·卡马尔，博士目前是巴基斯坦国立科学技术大学的终身副教授，他在学术和工业数据工程及决策科学方面拥有超过15年从业的经验，并在英国生活了接近10年。他拥有英国曼彻斯特理工大学计算机系统设计硕士学位。他的计算机系统哲学硕士学位是曼彻斯特理工大学和曼彻斯特大学的联合学位，侧重于大数据中的特征选择。他于2008--2009年获得了英国曼彻斯特大学的博士学位。他的博士专业是数据工程、知识发现和决策科学。他在曼彻斯特大学的博士后工作期间参与了多项研究项目，包括为位于英国伦敦的国家统计局服务的统计信息披露混合机制（特征选择与离群值分析合并在一起）、为英国沃达丰公司服务的客户流失预测以及为比利时根特大学服务的客户购物概况分析。他还在英国牛津大学完成了医学和健康研究的研究生学位，在那里他从事循证卫生保健、专题定性数据分析以及医疗创新与技术方面的工作。他是巴基斯坦国立科学技术大学其中一个卓越中心——知识和数据科学研究中心——的主任，同时也是数字巴基斯坦实验室的首席研究员，这个实验室是国家大数据和云计算中心的一部分。

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