Minimum Redundancy Feature Selection, Fachbücher von Lambert M. Surhone, Mariam T. Tennoe, Susan F. Henssonow
39,00 €
Das Buch "Minimum Redundancy Feature Selection" bietet eine umfassende Einführung in die Methoden der Merkmalsauswahl, die in der Mustererkennung und im maschinellen Lernen von zentraler Bedeutung sind. Es behandelt die verschiedenen Ansätze zur Auswahl von Merkmalen, die für die Klassifikation relevant sind, und hebt die Bedeutung der Minimierung von Redundanz hervor. Die Autoren erläutern, wie Merkmale ausgewählt werden können, um eine hohe Korrelation mit der Klassifikationsvariable zu erreichen, während gleichzeitig die gegenseitige Abhängigkeit der Merkmale minimiert wird. Diese Methodik, bekannt als Minimum-Redundancy-Maximum-Relevance (mRMR), wird als effektiverer Ansatz im Vergleich zur herkömmlichen maximalen Relevanzauswahl dargestellt. Das Buch ist eine wertvolle Ressource für Fachleute und Studierende, die sich mit den Herausforderungen der Merkmalsauswahl in verschiedenen Anwendungsbereichen, wie der Krebsdiagnose und der Spracherkennung, auseinandersetzen.
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