descripción datos vector apoyo di srivastava chandan (4 risultati)

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Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -Este libro se basa en que los algoritmos de aprendizaje automático y los métodos estadísticos basados en rangos son una mejor opción para desarrollar un modelo robusto en situaciones lógicas. Hemos diseñado una configuración experimental para la recogida de datos, hemos desarrollado una clase única de modelo que incluye la selección de variables y los métodos de detección. Las variables significativas seleccionadas proporcionan una clase única de modelo para los seis participantes. Destacamos que las mejores variables seleccionadas tienen buena información para el desarrollo del modelo, y cada variable seleccionada no tiene error, es decir, AUC=1, con la selección hacia adelante y el clasificador de descripción de datos de vectores de apoyo. Básicamente, desarrollamos una clase única de modelo utilizando seis clases diferentes de sujetos, prediciendo la prevención de caídas de los ancianos, y después de hacer la validación externa con la séptima clase de sujetos, llegamos a una solución única. La sección uno es la introducción de la investigación, la sección dos trata sobre el diseño de la investigación y el análisis de los datos, las secciones tres y cuatro dan un desarrollo extenso del modelo para la selección de variables y un clasificador de clase. Por último, se presenta la conclusión y el aspecto futuro de todo el estudio.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 52 pp. Spanisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Este libro se basa en que los algoritmos de aprendizaje automático y los métodos estadísticos basados en rangos son una mejor opción para desarrollar un modelo robusto en situaciones lógicas. Hemos diseñado una configuración experimental para la recogida de datos, hemos desarrollado una clase única de modelo que incluye la selección de variables y los métodos de detección. Las variables significativas seleccionadas proporcionan una clase única de modelo para los seis participantes. Destacamos que las mejores variables seleccionadas tienen buena información para el desarrollo del modelo, y cada variable seleccionada no tiene error, es decir, AUC=1, con la selección hacia adelante y el clasificador de descripción de datos de vectores de apoyo. Básicamente, desarrollamos una clase única de modelo utilizando seis clases diferentes de sujetos, prediciendo la prevención de caídas de los ancianos, y después de hacer la validación externa con la séptima clase de sujetos, llegamos a una solución única. La sección uno es la introducción de la investigación, la sección dos trata sobre el diseño de la investigación y el análisis de los datos, las secciones tres y cuatro dan un desarrollo extenso del modelo para la selección de variables y un clasificador de clase. Por último, se presenta la conclusión y el aspecto futuro de todo el estudio. 52 pp. Spanisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Este libro se basa en que los algoritmos de aprendizaje automático y los métodos estadísticos basados en rangos son una mejor opción para desarrollar un modelo robusto en situaciones lógicas. Hemos diseñado una configuración experimental para la recogida de datos, hemos desarrollado una clase única de modelo que incluye la selección de variables y los métodos de detección. Las variables significativas seleccionadas proporcionan una clase única de modelo para los seis participantes. Destacamos que las mejores variables seleccionadas tienen buena información para el desarrollo del modelo, y cada variable seleccionada no tiene error, es decir, AUC=1, con la selección hacia adelante y el clasificador de descripción de datos de vectores de apoyo. Básicamente, desarrollamos una clase única de modelo utilizando seis clases diferentes de sujetos, prediciendo la prevención de caídas de los ancianos, y después de hacer la validación externa con la séptima clase de sujetos, llegamos a una solución única. La sección uno es la introducción de la investigación, la sección dos trata sobre el diseño de la investigación y el análisis de los datos, las secciones tres y cuatro dan un desarrollo extenso del modelo para la selección de variables y un clasificador de clase. Por último, se presenta la conclusión y el aspecto futuro de todo el estudio.