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”

Improving Sequential Feature Selection Methods Performance by Means of Hybridization

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F10%3A00341554" target="_blank" >RIV/67985556:_____/10:00341554 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/61384399:31160/10:00036188

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Improving Sequential Feature Selection Methods Performance by Means of Hybridization

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this paper we propose the general scheme of defining hybrid feature selection algorithms based on standard sequential search with the aim to improve feature selection performance, especially on high-dimensional or large-sample data. We show experimentally that ?hybridization has not only the potential to dramatically reduce FS search time, but in some cases also to actually improve classifier generalization, i.e., its classification performance on previously unknown data.

  • Název v anglickém jazyce

    Improving Sequential Feature Selection Methods Performance by Means of Hybridization

  • Popis výsledku anglicky

    In this paper we propose the general scheme of defining hybrid feature selection algorithms based on standard sequential search with the aim to improve feature selection performance, especially on high-dimensional or large-sample data. We show experimentally that ?hybridization has not only the potential to dramatically reduce FS search time, but in some cases also to actually improve classifier generalization, i.e., its classification performance on previously unknown data.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    BD - Teorie informace

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

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

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2010

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proc. 6th IASTED Int. Conf. on Advances in Computer Science and Engineering

  • ISBN

    978-0-88986-830-4

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    ACTA Press

  • Místo vydání

    Calgary

  • Místo konání akce

    Sharm El Sheikh

  • Datum konání akce

    15. 3. 2010

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku