Algoritmos de votación para clasificación supervisada
Métodos de selección de objetos
-
5% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 29.00
-
12 027 Ft (11 455 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 5% (cc. 601 Ft off)
- Kedvezményes ár 11 426 Ft (10 882 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
12 027 Ft
Beszerezhetőség
Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadás sorszáma Aufl.
- Kiadó Editorial Académica Espa?ola
- Megjelenés dátuma 2012. január 1.
- Kötetek száma .
- ISBN 9783659049484
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem72 oldal
- Méret 220xx mm
- Nyelv 0
Kategóriák
Hosszú leírás:
ALVOT (ALgoritmos de VOTación) es un modelo de algoritmos de clasificación supervisada basado en precedencias parciales que permite trabajar con descripciones de objetos en términos de variables numéricas y no numéricas simultáneamente e incluso admite valores desconocidos en las mismas. Éste ha sido utilizado en numerosos problemas prácticos en las denominadas ciencias poco formalizadas ( soft sciences ) como por ejemplo las geociencias, la medicina, la criminalística y otras. Los clasificadores ALVOT, como todos los clasificadores supervisados en general, necesitan de una buena matriz de entrenamiento para lograr clasificar con calidad; de aquí que sea un problema determinar qué objetos se deben seleccionar para el entrenamiento de los mismos. Es por esto que en el presente trabajo se proponen dos métodos de selección de objetos; el primero para mejorar la eficiencia sin afectar la eficacia sustancialmente de los clasificadores ALVOT, y el segundo para mejorar la eficacia al trabajar con bases de datos ruidosas.
Több
An Atlas of Multiplane Transesophageal Echocardiography
176 289 Ft
158 661 Ft
