Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

O vývoji metodologie výběru příznaků

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F07%3A00090419" target="_blank" >RIV/67985556:_____/07:00090419 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/61384399:31160/07:00028383

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Notes on the evolution of feature selection methodology

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The paper gives an overview of feature selection techniques in statistical pattern recognition with particular emphasis on methods developed within the Institute of Information Theory and Automation research team throughout recent years. Besides discussing the advances in methodology since times of Perez's pioneering work the paper attempts to put the methods into a taxonomical framework. The methods discussed include the latest variants of the optimal algorithms, enhanced sub-optimal techniques and thesimultaneous semi-parametric probability density function modelling and feature space selection method. Some related issues are illustrated on real data by means of the Feature Selection Toolbox software.

  • Název v anglickém jazyce

    Notes on the evolution of feature selection methodology

  • Popis výsledku anglicky

    The paper gives an overview of feature selection techniques in statistical pattern recognition with particular emphasis on methods developed within the Institute of Information Theory and Automation research team throughout recent years. Besides discussing the advances in methodology since times of Perez's pioneering work the paper attempts to put the methods into a taxonomical framework. The methods discussed include the latest variants of the optimal algorithms, enhanced sub-optimal techniques and thesimultaneous semi-parametric probability density function modelling and feature space selection method. Some related issues are illustrated on real data by means of the Feature Selection Toolbox software.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)<br>R - Projekt Ramcoveho programu EK

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2007

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Kybernetika

  • ISSN

    0023-5954

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    43

  • Číslo periodika v rámci svazku

    5

  • Stát vydavatele periodika

    CZ - Česká republika

  • Počet stran výsledku

    18

  • Strana od-do

    713-730

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus