دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: 1 نویسندگان: Isabelle Guyon, André Elisseeff (auth.), Isabelle Guyon, Masoud Nikravesh, Steve Gunn, Lotfi A. Zadeh (eds.) سری: Studies in Fuzziness and Soft Computing 207 ISBN (شابک) : 9783540354871, 9783540354888 ناشر: Springer-Verlag Berlin Heidelberg سال نشر: 2006 تعداد صفحات: 764 زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 13 مگابایت
کلمات کلیدی مربوط به کتاب استخراج ویژگی: مبانی و کاربردها: Appl.Mathematics/روش های محاسباتی مهندسی، هوش مصنوعی (شامل رباتیک)، تصویربرداری کامپیوتری، بینایی، تشخیص الگو و گرافیک، مهندسی به کمک کامپیوتر (CAD، CAE) و طراحی، کاربردهای ریاضیات، O
در صورت تبدیل فایل کتاب Feature Extraction: Foundations and Applications به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب استخراج ویژگی: مبانی و کاربردها نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
این کتاب هم مرجعی برای مهندسان و دانشمندان است و هم یک منبع
آموزشی است که شامل فصلهای آموزشی و مقالات تحقیقاتی در مورد
استخراج ویژگی است.
\"این کتاب تکنیکهای بسیار امیدوارکنندهای را گردآوری میکند.
، از مجموعه بسیار هوشمندی از محققین که بهترین ایده های خود را
در یک محیط رقابتی ارائه می دهند.\"
Trevor Hastie، دانشگاه استنفورد
\"انتخاب ویژگی یک فناوری کلیدی برای درک داده های با ابعاد
بالا است. ایزابل گویون و همکاران در طراحی یک مسابقه چالش
برانگیز و جمع آوری درس های آموخته شده کار بسیار خوبی انجام
داده اند.\"
برنارد شولکوپف، موسسه ماکس پلانک
\"تا کنون توجه کافی به الگوریتم های انتخاب ویژگی وجود نداشته
است. ارائه یکپارچه روش های پیشرو و بدون مقایسه سیستماتیک. این
جلد به دلیل گستردگی روش های پوشش داده شده، وضوح ارائه ها،
وحدت در نمادگذاری و ضمیمه های آماری مفید قابل توجه
است.\"
David G. Stork, Ricoh Innovations< br>\"استخراج ویژگی
در بیوتکنولوژی، بازرسی صنعتی، اینترنت، رادار، سونار و تشخیص
گفتار کاربرد پیدا می کند. این کتاب تفاوتی در ادبیات یادگیری
ماشین ایجاد خواهد کرد.\"
سایمون هایکین، دانشگاه مک مستر
\"این کتاب استاندارد بالایی را به عنوان رکورد عمومی یک رقابت
جالب و موثر تعیین می کند.\"
پیتر نورویگ، شرکت گوگل
This book is both a reference for engineers and scientists
and a teaching resource, featuring tutorial chapters and
research papers on feature extraction.
"This book compiles some very promising techniques, coming
from an extremely smart collection of researchers, delivering
their best ideas in a competitive environment."
Trevor Hastie, Stanford University
"Feature selection is a key technology for making sense of
the high dimensional data. Isabelle Guyon et al. have done a
splendid job in designing a challenging competition, and
collecting the lessons learned."
Bernhard Schoelkopf, Max Planck Institute
"There has been until now insufficient consideration of
feature selection algorithms, no unified presentation of
leading methods, and no systematic comparisons. This volume
is noteworthy for the breadth of methods covered, the clarity
of presentations, the unity in notation and the helpful
statistical appendices."
David G. Stork, Ricoh Innovations
"Feature extraction finds application in biotechnology,
industrial inspection, the Internet, radar, sonar, and speech
recognition. This book will make a difference to the
literature on machine learning."
Simon Haykin, Mc Master University
"This book sets a high standard as the public record of an
interesting and effective competition."
Peter Norvig, Google Inc.
pt. I. Getting started with Python for data science --
Discovering the match between data science and Python --
Introducing Python\'s capabilities and wonders --
Setting up Python for data science --
Reviewing basic Python --
pt. II. Getting your hands dirty with data --
Working with real data --
Conditioning your data --
Shaping data --
Putting what you know in action --
pt. III. Visualizing the invisible --
Getting a crash course in MatPlotLib --
Visualizing the data --
Understanding the tools --
pt. IV. Wrangling data --
Stretching Python\'s capabilities --
Exploring data analysis --
Reducing dimensionality --
Clustering --
Detecting outliers in data --
pt. V. Learning from data --
Exploring four simple and effective algorithms --
Performing cross-validation, selection, and optimization --
Increasing complexity with linear and nonlinear tricks --
Understanding the power of the many --
pt. VI. The part of tens --
Ten essential data science resource collections --
Ten data challenges you should take.