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Understanding and Using Rough Set Based Feature Selection: Concepts, Techniques and Applications

Usman Qamar (Taschenbuch, Englisch)

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Beschreibung
The book will provide: 1) In depth explanation of rough set theory along with examples of the concepts. 2) Detailed discussion on idea of feature selection. 3) Details of various representative and state of the art feature selection techniques along with algorithmic explanations. 4) Critical review of state of the art rough set based feature selection methods covering strength and weaknesses of each. 5) In depth investigation of various application areas using rough set based feature selection. 6) Complete Library of Rough Set APIs along with complexity analysis and detailed manual of using APIs 7) Program files of various representative Feature Selection algorithms along with explanation of each. The book will be a complete and self-sufficient source both for primary and secondary audience. Starting from basic concepts to state-of-the art implementation, it will be a constant source of help both for practitioners and researchers. Book will provide in-depth explanation of concepts supplemented with working examples to help in practical implementation. As far as practical implementation is concerned, the researcher/practitioner can fully concentrate on his/her own work without any concern towards implementation of basic RST functionality. Providing complexity analysis along with full working programs will further simplify analysis and comparison of algorithms.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
12.12.2018
Sprache
Englisch
EAN
9789811352782
Herausgeber
Springer Singapore
Sonderedition
Nein
Autor
Usman Qamar
Seitenanzahl
194
Auflage
Softcover reprint of the original 1st edition 2017
Einbandart
Taschenbuch
Einbandart Details
Trade Paperback (US)
Schlagwörter
Feature Selection (FS), Rough Set Theory (RST), Attribute Reduction, Dimensionality Reduction, RSAR
Thema-Inhalt
UYQ - Künstliche Intelligenz UX - Angewandte Informatik UN - Datenbanken UNF - Data Mining UYQE - Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme PBKS - Numerische Mathematik
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Transparenz & Sicherheit

Hersteller: Springer Nature B.V., Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

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