ZGŁOŚ PROBLEMikona ozdobna

Pola oznaczone gwiazdką (*) są wymagane
*
*
*
*
captcha
Zapoznałem/am się i akceptuję regulamin oraz politykę prywatności *

ODSYŁACZE

Link do zasobu (portal):

Link do zasobu (skrót):

http://zasobynauki.pl/zasoby/15310

Link do zasobu (repozytorium):

https://id.e-science.pl/records/15310

Typ zasobu: książka

Predictive modelling in high-dimensional data: prior domain knowledge-based approaches

Widok

Metadane zasobu

Tytuł Predictive modelling in high-dimensional data: prior domain knowledge-based approaches
Osoby Autorzy: Henryk Maciejewski
Partner: Politechnika Wrocławska
Opis Publikacja poświęcona jest problemowi budowania modeli predykcyjnych na podstawie danych wysokowymiarowych koncentrując się głównie na selekcji cech i klasyfikacji, na podstawie danych genomowych o wysokiej przepustowości, takich jak wyniki badań ekspresji genów. Kluczowa cecha takiego zestawu danych to mała liczba dostępnych próbek. (Polski)
Słowa kluczowe "algorytm równoległy"@pl, "model predykcyjny"@pl
Klasyfikacja Typ zasobu: książka
Dyscyplina naukowa: dziedzina nauk technicznych / elektronika (2011)
Grupa docelowa: ogół społeczeństwa, naukowcy, studenci
Szkodliwe treści: Nie
Charakterystyka Miejsce wydania: Wrocław
Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Czas wydania: 2013
Liczba stron: 148
ISBN: 978-83-7493-794-8
Język zasobu: Angielski
Identyfikatory: OAI: 26303
Linki zewnętrzne
Licencja ID-NC-ND
Informacje techniczne Deponujący: Marta Kordas
Data udostępnienia: 14-06-2019
Kolekcje Kolekcja Politechniki Wrocławskiej, Kolekcja e-Biblio PWr

Cytowanie

Skopiowano

Henryk Maciejewski. Predictive modelling in high-dimensional data: prior domain knowledge-based approaches. [książka] Dostępny w Atlasie Zasobów Otwartej Nauki, . Licencja: ID-NC-ND, https://azon.e-science.pl/licencje/ID-NC-ND_PWr.pdf. Data dostępu: DD.MM.RRRR.

Podobne zasoby

Karty graficzne i ich zastosowanie do obliczeń równoległych

Marek Lewkowicz, Teresa Lewkowicz, materiał dydaktyczny, Politechnika Wrocławska, Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / inżynieria środowiska, górnictwo i energetyka (2018)

Zobacz więcej