La s�lection des caract�ristiques est la premi�re t�che de toute approche d'apprentissage, qui consiste � d�finir un ensemble pertinent de caract�ristiques. Plusieurs m�thodes sont propos�es pour traiter le probl�me de la s�lection des caract�ristiques, notamment les m�thodes de filtrage, d'enveloppement et d'int�gration. Dans ce travail, nous nous concentrons sur la s�lection de sous-ensembles de caract�ristiques afin de s�lectionner un sous-ensemble de taille minimale de caractï¿ ...
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La s�lection des caract�ristiques est la premi�re t�che de toute approche d'apprentissage, qui consiste � d�finir un ensemble pertinent de caract�ristiques. Plusieurs m�thodes sont propos�es pour traiter le probl�me de la s�lection des caract�ristiques, notamment les m�thodes de filtrage, d'enveloppement et d'int�gration. Dans ce travail, nous nous concentrons sur la s�lection de sous-ensembles de caract�ristiques afin de s�lectionner un sous-ensemble de taille minimale de caract�ristiques optimales. La s�lection des caract�ristiques est un probl�me d'optimisation; la s�lection de sous-ensembles d'attributs bas�e sur un algorithme g�n�tique utilisant le classificateur na�f de Bayes est utilis�e � cette fin. Le GABASS s'av�re �tre la meilleure technique de s�lection lorsque la population est tr�s importante. Les GABASS donnent de bons r�sultats et leur puissance r�side dans leur bonne adaptation � des environnements vari�s et en �volution rapide.
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