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翟俊海 著 / 科学出版社 / 2015-06 / 平装
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信息科学技术学术著作丛书·数据约简:样例约简与属性约简
数据约简包括样例约简和属性约简,是从不同角度对数据进行约简.《数据约简——样例约简与属性约简》在分类的框架下介绍数据约简的方法,重点介绍了确定性与不确定性环境下的样例约简方法和属性约简方法.样例约简方法包括交叉选择样例算法、压缩模糊K近邻规则方法、概率神经网络样例选择算法.属性约简方法包括最小相关性最大依赖度属性约简方法、模糊属性约简方法及属性约简方法在模型选择中的应用.另外,《数据约简——样例约简与属性约简》还介绍了样例选择准则和特征子集评价准则.《数据约简——样例约简与属性约简》以监督学习的基本理论为基础,全面系统地讨论了数据约简中的主要问题.
目录《信息科学技术学术著作丛书》序前言第1章预备知识11.1分类问题与回归问题11.2不确定性度量51.2.1随机变量的不确定性度量51.2.2认知的模糊性度量131.3数据约简17参考文献20第2章粗糙集及其扩展模型242.1经典粗糙集模型252.1.1上近似和下近似252.1.2粗糙集模型的特征312.1.3属性约简与核502.1.4属性约简算法512.2变精度粗糙集模型562.3相容粗糙集模型622.4粗糙模糊集模型652.5模糊粗糙集模型80参考文献87第3章求解分类问题的方法903.1决策树903.1.1离散值决策树归纳算法903.1.2连续值决策树归纳算法1003.2模糊决策树1113.2.1模糊ID3算法1113.2.2基于模糊粗糙集技术的模糊决策树算法1203.3支持向量机1273.3.1线性可分问题的支持向量机1273.3.2近似线性可分问题的支持向量机1313.3.3线性不可分问题的支持向量机1323.4极限学习机1353.5概率神经网络137参考文献140第4章样例约简1434.1样例选择准则1434.1.1样例选择的不确定性准则.1434.1.2样例选择的期望误差减少准则1444.1.3一致性准则1454.2交叉选择样例算法1474.2.1算法的基本思想1484.2.2交叉选择样例算法1504.2.3实验结果及分析1514.3基于模糊粗糙集技术的压缩模糊K近邻规则1634.3.1基础知识1634.3.2压缩模糊K近邻规则1654.3.3实验结果及分析1694.4概率神经网络样例选择算法178参考文献184第5章属性约简1865.1特征提取1865.1.1主成分分析1865.1.2线性判别分析1895.2特征子集评价准则1935.2.1类别可分离性准则1935.2.2不一致性准则1945.3最小相关性最大依赖度属性约简1985.3.1算法的基本思想1995.3.2最小相关性最大依赖度属性约简算法2015.3.3实验结果2015.4模糊属性约简方法2035.4.1相关工作2035.4.2模糊属性约简方法2055.4.3实验结果及分析2135.5极限学习机网络结构选择2145.5.1模型选择准则2155.5.2基于结点敏感性的模型选择2175.5.3实验结果及分析219参考文献2
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开播时间:09月02日 10:30