Внимание! Сайт knigka.info выпустил сборник лучших электронных книг и видеоуроков на 30 DVD дисках.
Диск 1 - Программирование
Диск 2 - Графика. Мультимедиа
Диск 3 - Интернет и сети. База данных. Cisco. Безопасность. Хакинг
Диск 4 - Microsoft Office. Web Дизайн. Разное
Диск 5 - Операционные системы. Bios. Запись CD и DVD. Инженер
Диск 6 - Библиотека в кармане. Учебный комплекс INTUIT. Фотография
Диск 7 - Учебная литература
Диск 8 - Нормативная литература
Диск 9 - Мaшиностроение
Диск 10 - Электроника. Электропривод. Электроснабжение
Диск 11 - Строительство
Диск 12 - Экономика
Диск 13 - Бизнес книги & Forex
Диск 14 - Видеоуроки Adobe Photoshop
Диск 15 - 50 видеоуроков Digital Photographer для Photoshop
Диск 16 - Photoshop с нуля уроки в видеоформате 2008 ч.1
Диск 17 - Photoshop с нуля уроки в видеоформате 2008 ч.2
Диск 18 - Топ Секреты Фотошопа ч.1
Диск 19 - Топ Секреты Фотошопа ч.2
Диск 20 - Топ Секреты Фотошопа ч.3
Диск 21 - Топ Секреты Фотошопа ч.4
Диск 22 - Топ Секреты Фотошопа ч.5
Диск 23 - Corel. AutoCAD. Xara. Illustrator. 3D MAX
Диск 24 - Photographer. Flash. Windows. Office
Диск 25 - Видеоуроки и видеокурсы по Maya ч.1
Диск 26 - Видеоуроки и видеокурсы по Maya ч.2
Диск 27 - Видео редакторы
Диск 28 - Web программирование
Диск 29 - Программирование
Диск 30 - Московская бизнес школа
Due to increasing demands for dimensionality reduction, research on feature selection has deeply and widely expanded into many fields, including computational statistics, pattern recognition, machine learning, data mining, and knowledge discovery. Highlighting current research issues, Computational Methods of Feature Selection introduces the basic concepts and principles, state-of-the-art algorithms, and novel applications of this tool.
The book begins by exploring unsupervised, randomized, and causal feature selection. It then reports on some recent results of empowering feature selection, including active feature selection, decision-border estimate, the use of ensembles with independent probes, and incremental feature selection. This is followed by discussions of weighting and local methods, such as the ReliefF family, k-means clustering, local feature relevance, and a new interpretation of Relief. The book subsequently covers text classification, a new feature selection score, and both constraint-guided and aggressive feature selection. The final section examines applications of feature selection in bioinformatics, including feature construction as well as redundancy-, ensemble-, and penalty-based feature selection.
Through a clear, concise, and coherent presentation of topics, this volume systematically covers the key concepts, underlying principles, and inventive applications of feature selection, illustrating how this powerful tool can efficiently harness massive, high-dimensional data and turn it into valuable, reliable information.
Вы недостаточно хорошо владеете компьютером и
неумеете устанавливать Windows XP,
драйвера и программы?
Теперь это не проблема!
Полезный
Видеокурс научит вас за
10 часов и 47 минут собирать и модернизировать свой
компьютер, устанавливать все необходимые программы и
пользоваться ими!