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Descrição dos Dados Vectoriais de Apoio

Descrição dos Dados Vectoriais de Apoiovon Chandan Srivastava Sie sparen 20% des UVP sparen 20%
Über Descrição dos Dados Vectoriais de Apoio

Este livro baseia-se no facto de que os algoritmos de aprendizagem de máquinas e os métodos estatísticos baseados na classificação são uma melhor escolha para desenvolver um modelo robusto em situações lógicas. Concebemos uma configuração experimental para recolha de dados, desenvolvemos uma classe de modelo única, incluindo selecção de variáveis, e métodos de detecção. As variáveis significativas seleccionadas proporcionam uma classe de modelo única para todos os seis participantes. Damos ênfase às melhores variáveis seleccionadas têm boa informação para o desenvolvimento do modelo, e cada variável seleccionada não tem erro, isto é; AUC=1, com selecção avançada e classificador de descrição de dados vectoriais de suporte. Basicamente, desenvolvemos uma classe única de modelo utilizando seis classes diferentes de disciplinas, prevendo a prevenção de quedas de idosos, e depois de fazer a validação externa com a sétima classe de disciplinas, chegámos a uma solução única. As secções um é a introdução à investigação, a secção dois é toda sobre concepção de investigação e análise de dados, as secções três e quatro dão um desenvolvimento extensivo de modelo para selecção de variáveis e um classificador de classe. Depois, finalmente, dada a conclusão e aspecto futuro de todo o estudo.

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  • Sprache:
  • Portugiesisch
  • ISBN:
  • 9786204899114
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 52
  • Veröffentlicht:
  • 25 Juni 2022
  • Abmessungen:
  • 150x4x220 mm.
  • Gewicht:
  • 96 g.
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Beschreibung von Descrição dos Dados Vectoriais de Apoio

Este livro baseia-se no facto de que os algoritmos de aprendizagem de máquinas e os métodos estatísticos baseados na classificação são uma melhor escolha para desenvolver um modelo robusto em situações lógicas. Concebemos uma configuração experimental para recolha de dados, desenvolvemos uma classe de modelo única, incluindo selecção de variáveis, e métodos de detecção. As variáveis significativas seleccionadas proporcionam uma classe de modelo única para todos os seis participantes. Damos ênfase às melhores variáveis seleccionadas têm boa informação para o desenvolvimento do modelo, e cada variável seleccionada não tem erro, isto é; AUC=1, com selecção avançada e classificador de descrição de dados vectoriais de suporte. Basicamente, desenvolvemos uma classe única de modelo utilizando seis classes diferentes de disciplinas, prevendo a prevenção de quedas de idosos, e depois de fazer a validação externa com a sétima classe de disciplinas, chegámos a uma solução única. As secções um é a introdução à investigação, a secção dois é toda sobre concepção de investigação e análise de dados, as secções três e quatro dão um desenvolvimento extensivo de modelo para selecção de variáveis e um classificador de classe. Depois, finalmente, dada a conclusão e aspecto futuro de todo o estudo.

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