Littérature scientifique sur le sujet « FEATURE SELECTION TECHNIQUE »
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Articles de revues sur le sujet "FEATURE SELECTION TECHNIQUE"
Sharaff, Aakanksha, Naresh Kumar Nagwani et Kunal Swami. « Impact of Feature Selection Technique on Email Classification ». International Journal of Knowledge Engineering-IACSIT 1, no 1 (2015) : 59–63. http://dx.doi.org/10.7763/ijke.2015.v1.10.
Texte intégralSalama, Mostafa A., et Ghada Hassan. « A Novel Feature Selection Measure Partnership-Gain ». International Journal of Online and Biomedical Engineering (iJOE) 15, no 04 (27 février 2019) : 4. http://dx.doi.org/10.3991/ijoe.v15i04.9831.
Texte intégralSikri, Alisha, N. P. Singh et Surjeet Dalal. « Analysis of Rank Aggregation Techniques for Rank Based on the Feature Selection Technique ». International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 11, no 3s (11 mars 2023) : 95–108. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v11i3s.6160.
Texte intégralGoswami, Saptarsi, Amit Kumar Das, Amlan Chakrabarti et Basabi Chakraborty. « A feature cluster taxonomy based feature selection technique ». Expert Systems with Applications 79 (août 2017) : 76–89. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2017.01.044.
Texte intégralJain, Rahi, et Wei Xu. « HDSI : High dimensional selection with interactions algorithm on feature selection and testing ». PLOS ONE 16, no 2 (16 février 2021) : e0246159. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0246159.
Texte intégralRamineni, Vyshnavi, et Goo-Rak Kwon. « Diagnosis of Alzheimer’s Disease using Wrapper Feature Selection Method ». Korean Institute of Smart Media 12, no 3 (30 avril 2023) : 30–37. http://dx.doi.org/10.30693/smj.2023.12.3.30.
Texte intégralZabidi, A., W. Mansor et Khuan Y. Lee. « Optimal Feature Selection Technique for Mel Frequency Cepstral Coefficient Feature Extraction in Classifying Infant Cry with Asphyxia ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 6, no 3 (1 juin 2017) : 646. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v6.i3.pp646-655.
Texte intégralMiftahushudur, Tajul, Chaeriah Bin Ali Wael et Teguh Praludi. « Infinite Latent Feature Selection Technique for Hyperspectral Image Classification ». Jurnal Elektronika dan Telekomunikasi 19, no 1 (31 août 2019) : 32. http://dx.doi.org/10.14203/jet.v19.32-37.
Texte intégralSaifan, Ahmad A., et Lina Abu-wardih. « Software Defect Prediction Based on Feature Subset Selection and Ensemble Classification ». ECTI Transactions on Computer and Information Technology (ECTI-CIT) 14, no 2 (9 octobre 2020) : 213–28. http://dx.doi.org/10.37936/ecti-cit.2020142.224489.
Texte intégralAli, Tariq, Asif Nawaz et Hafiza Ayesha Sadia. « Genetic Algorithm Based Feature Selection Technique for Electroencephalography Data ». Applied Computer Systems 24, no 2 (1 décembre 2019) : 119–27. http://dx.doi.org/10.2478/acss-2019-0015.
Texte intégralThèses sur le sujet "FEATURE SELECTION TECHNIQUE"
Tan, Feng. « Improving Feature Selection Techniques for Machine Learning ». Digital Archive @ GSU, 2007. http://digitalarchive.gsu.edu/cs_diss/27.
Texte intégralLoscalzo, Steven. « Group based techniques for stable feature selection ». Diss., Online access via UMI:, 2009.
Trouver le texte intégralVege, Sri Harsha. « Ensemble of Feature Selection Techniques for High Dimensional Data ». TopSCHOLAR®, 2012. http://digitalcommons.wku.edu/theses/1164.
Texte intégralGustafsson, Robin. « Ordering Classifier Chains using filter model feature selection techniques ». Thesis, Blekinge Tekniska Högskola, Institutionen för datalogi och datorsystemteknik, 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:bth-14817.
Texte intégralZhang, Fu. « Intelligent feature selection for neural regression : techniques and applications ». Thesis, University of Warwick, 2012. http://wrap.warwick.ac.uk/49639/.
Texte intégralMuteba, Ben Ilunga. « Data Science techniques for predicting plant genes involved in secondary metabolites production ». University of the Western Cape, 2018. http://hdl.handle.net/11394/7039.
Texte intégralPlant genome analysis is currently experiencing a boost due to reduced costs associated with the development of next generation sequencing technologies. Knowledge on genetic background can be applied to guide targeted plant selection and breeding, and to facilitate natural product discovery and biological engineering. In medicinal plants, secondary metabolites are of particular interest because they often represent the main active ingredients associated with health-promoting qualities. Plant polyphenols are a highly diverse family of aromatic secondary metabolites that act as antimicrobial agents, UV protectants, and insect or herbivore repellents. Most of the genome mining tools developed to understand genetic materials have very seldom addressed secondary metabolite genes and biosynthesis pathways. Little significant research has been conducted to study key enzyme factors that can predict a class of secondary metabolite genes from polyketide synthases. The objectives of this study were twofold: Primarily, it aimed to identify the biological properties of secondary metabolite genes and the selection of a specific gene, naringenin-chalcone synthase or chalcone synthase (CHS). The study hypothesized that data science approaches in mining biological data, particularly secondary metabolite genes, would enable the compulsory disclosure of some aspects of secondary metabolite (SM). Secondarily, the aim was to propose a proof of concept for classifying or predicting plant genes involved in polyphenol biosynthesis from data science techniques and convey these techniques in computational analysis through machine learning algorithms and mathematical and statistical approaches. Three specific challenges experienced while analysing secondary metabolite datasets were: 1) class imbalance, which refers to lack of proportionality among protein sequence classes; 2) high dimensionality, which alludes to a phenomenon feature space that arises when analysing bioinformatics datasets; and 3) the difference in protein sequences lengths, which alludes to a phenomenon that protein sequences have different lengths. Considering these inherent issues, developing precise classification models and statistical models proves a challenge. Therefore, the prerequisite for effective SM plant gene mining is dedicated data science techniques that can collect, prepare and analyse SM genes.
Strand, Lars Helge. « Feature selection in Medline using text and data mining techniques ». Thesis, Norwegian University of Science and Technology, Department of Computer and Information Science, 2005. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:no:ntnu:diva-9249.
Texte intégralIn this thesis we propose a new method for searching for gene products gene products and give annotations associating genes with Gene Ontology codes. Many solutions already exists, using different techniques, however few are capable of addressing the whole GO hierarchy. We propose a method for exploring this hierarchy by dividing it into subtrees, trying to find terms that are characteristics for the subtrees involved. Using a feature selection based on chi-square analysis and naive Bayes classification to find the correct GO nodes.
Ni, Weizeng. « A Review and Comparative Study on Univariate Feature Selection Techniques ». University of Cincinnati / OhioLINK, 2012. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=ucin1353156184.
Texte intégralDang, Vinh Q. « Evolutionary approaches for feature selection in biological data ». Thesis, Edith Cowan University, Research Online, Perth, Western Australia, 2014. https://ro.ecu.edu.au/theses/1276.
Texte intégralMiller, Corey Alexander. « Intelligent Feature Selection Techniques for Pattern Classification of Time-Domain Signals ». W&M ScholarWorks, 2013. https://scholarworks.wm.edu/etd/1539623620.
Texte intégralLivres sur le sujet "FEATURE SELECTION TECHNIQUE"
K, Kokula Krishna Hari, et K. Saravanan, dir. Exploratory Analysis of Feature Selection Techniques in Medical Image Processing. Tiruppur, Tamil Nadu, India : Association of Scientists, Developers and Faculties, 2016.
Trouver le texte intégralRaza, Muhammad Summair, et Usman Qamar. Understanding and Using Rough Set Based Feature Selection : Concepts, Techniques and Applications. Singapore : Springer Singapore, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-10-4965-1.
Texte intégralRaza, Muhammad Summair, et Usman Qamar. Understanding and Using Rough Set Based Feature Selection : Concepts, Techniques and Applications. Singapore : Springer Singapore, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-32-9166-9.
Texte intégralRaza, Muhammad Summair, et Usman Qamar. Understanding and Using Rough Set Based Feature Selection : Concepts, Techniques and Applications. Springer, 2017.
Trouver le texte intégralRaza, Muhammad Summair, et Usman Qamar. Understanding and Using Rough Set Based Feature Selection : Concepts, Techniques and Applications. Springer, 2019.
Trouver le texte intégralRaza, Muhammad Summair, et Usman Qamar. Understanding and Using Rough Set Based Feature Selection : Concepts, Techniques and Applications. Springer Singapore Pte. Limited, 2020.
Trouver le texte intégralRaza, Muhammad Summair, et Usman Qamar. Understanding and Using Rough Set Based Feature Selection : Concepts, Techniques and Applications. Springer Singapore Pte. Limited, 2018.
Trouver le texte intégralGrant, Stuart A., et David B. Auyong. Basic Principles of Ultrasound Guided Nerve Block. Oxford University Press, 2016. http://dx.doi.org/10.1093/med/9780190231804.003.0001.
Texte intégralThrumurthy, Sri G., Tania S. De Silva, Zia M. Moinuddin et Stuart Enoch. EMQs for the MRCS Part A. Oxford University Press, 2013. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780199645640.001.0001.
Texte intégralThrumurthy, Sri G., Tania Samantha De Silva, Zia Moinuddin et Stuart Enoch. SBA MCQs for the MRCS Part A. Oxford University Press, 2012. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780199645633.001.0001.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "FEATURE SELECTION TECHNIQUE"
Singh, Upendra, et Sudhakar Tripathi. « Protein Classification Using Hybrid Feature Selection Technique ». Dans Communications in Computer and Information Science, 813–21. Singapore : Springer Singapore, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-10-3433-6_97.
Texte intégralNaveen, Nekuri, et Mandala Sookshma. « Adaptive Feature Selection and Classification Using Optimization Technique ». Dans Frontiers in Intelligent Computing : Theory and Applications, 146–55. Singapore : Springer Singapore, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-32-9186-7_17.
Texte intégralGuru, D. S., Mostafa Ali et Mahamad Suhil. « A Novel Feature Selection Technique for Text Classification ». Dans Advances in Intelligent Systems and Computing, 721–33. Singapore : Springer Singapore, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-13-1498-8_63.
Texte intégralNagaraj, Naik, B. M. Vikranth et N. Yogesh. « Recursive Feature Elimination Technique for Technical Indicators Selection ». Dans Communications in Computer and Information Science, 139–45. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-08277-1_12.
Texte intégralZheng, Hai-Tao, et Haiyang Zhang. « Online Streaming Feature Selection Using Sampling Technique and Correlations Between Features ». Dans Web Technologies and Applications, 43–55. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-45817-5_4.
Texte intégralChristy, A., et G. Meera Gandhi. « Feature Selection and Clustering of Documents Using Random Feature Set Generation Technique ». Dans Advances in Data Science and Management, 67–79. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-0978-0_6.
Texte intégralLee, Kee-Cheol. « A Technique of Dynamic Feature Selection Using the Feature Group Mutual Information ». Dans Methodologies for Knowledge Discovery and Data Mining, 138–42. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 1999. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-48912-6_19.
Texte intégralLeKhac, NhienAn, Bo Wu, ChongCheng Chen et M.-Tahar Kechadi. « Feature Selection Parallel Technique for Remotely Sensed Imagery Classification ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 623–34. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-39643-4_45.
Texte intégralSeeja, K. R. « A Novel Feature Selection Technique for SAGE Data Classification ». Dans Communications in Computer and Information Science, 49–54. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-39678-6_9.
Texte intégralAlharbi, Abdullah Semran, Yuefeng Li et Yue Xu. « Integrating LDA with Clustering Technique for Relevance Feature Selection ». Dans AI 2017 : Advances in Artificial Intelligence, 274–86. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-63004-5_22.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "FEATURE SELECTION TECHNIQUE"
Battisti, Felipe de Melo, et Tiago Buarque Assunção de Carvalho. « Threshold Feature Selection PCA ». Dans Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2022. http://dx.doi.org/10.5753/kdmile.2022.227718.
Texte intégralBibi, K. Fathima, et M. Nazreen Banu. « Feature subset selection based on Filter technique ». Dans 2015 International Conference on Computing and Communications Technologies (ICCCT). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/iccct2.2015.7292710.
Texte intégralWiratsin, In-On, et Lalita Narupiyakul. « Feature Selection Technique for Autism Spectrum Disorder ». Dans CCEAI 2021 : 5th International Conference on Control Engineering and Artificial Intelligence. New York, NY, USA : ACM, 2021. http://dx.doi.org/10.1145/3448218.3448241.
Texte intégralTayal, Devendra K., Neha Srivastava et Neha. « Feature Selection using Enhanced Nature Optimization Technique ». Dans 2023 International Conference on Advances in Intelligent Computing and Applications (AICAPS). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/aicaps57044.2023.10074104.
Texte intégralS, Abdul Razak M., Nirmala C. R, Chetan B. B, Mohammed Rafi et Sreenivasa B. R. « Online feature Selection using Pearson Correlation Technique ». Dans 2022 IEEE 7th International Conference on Recent Advances and Innovations in Engineering (ICRAIE). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/icraie56454.2022.10054267.
Texte intégralLópez Jaimes, Antonio, Carlos A. Coello Coello et Debrup Chakraborty. « Objective reduction using a feature selection technique ». Dans the 10th annual conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2008. http://dx.doi.org/10.1145/1389095.1389228.
Texte intégralWang, Yong, Adam J. Brzezinski, Xianli Qiao et Jun Ni. « Heuristic Feature Selection for Shaving Tool Wear Classification ». Dans ASME 2016 11th International Manufacturing Science and Engineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2016. http://dx.doi.org/10.1115/msec2016-8547.
Texte intégralMeng Wang, Shudong Sun, Ganggang Niu, Yuanzhi Tu et Shihui Guo. « A feature selection technique based on equivalent relation ». Dans 2011 2nd International Conference on Artificial Intelligence, Management Science and Electronic Commerce (AIMSEC). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/aimsec.2011.6010707.
Texte intégralLiogiene, Tatjana, et Gintautas Tamulevicius. « SFS feature selection technique for multistage emotion recognition ». Dans 2015 IEEE 3rd Workshop on Advances in Information, Electronic and Electrical Engineering (AIEEE). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/aieee.2015.7367299.
Texte intégralMary, I. Thusnavis Bella, A. Vasuki et M. A. P. Manimekalai. « An optimized feature selection CBIR technique using ANN ». Dans 2017 International Conference on Electrical, Electronics, Communication, Computer, and Optimization Techniques (ICEECCOT). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/iceeccot.2017.8284550.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "FEATURE SELECTION TECHNIQUE"
Zhao, George, Grang Mei, Bulent Ayhan, Chiman Kwan et Venu Varma. DTRS57-04-C-10053 Wave Electromagnetic Acoustic Transducer for ILI of Pipelines. Chantilly, Virginia : Pipeline Research Council International, Inc. (PRCI), mars 2005. http://dx.doi.org/10.55274/r0012049.
Texte intégralSearcy, Stephen W., et Kalman Peleg. Adaptive Sorting of Fresh Produce. United States Department of Agriculture, août 1993. http://dx.doi.org/10.32747/1993.7568747.bard.
Texte intégralTayeb, Shahab. Taming the Data in the Internet of Vehicles. Mineta Transportation Institute, janvier 2022. http://dx.doi.org/10.31979/mti.2022.2014.
Texte intégralRobert Nourgaliev, Nam Dinh et Robert Youngblood. Development, Selection, Implementation and Testing of Architectural Features and Solution Techniques for Next Generation of System Simulation Codes to Support the Safety Case if the LWR Life Extension. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), décembre 2010. http://dx.doi.org/10.2172/1004227.
Texte intégralLylo, Taras. Російсько-українська війна в інтерпретаціях іранського видання «The Tehran Times» : основні ідеологеми та маніпулятивні прийоми. Ivan Franko National University of Lviv, mars 2023. http://dx.doi.org/10.30970/vjo.2023.52-53.11730.
Texte intégralRiccardella, Scott. PR-335-143705-R01 Study on Reliability of In-ditch NDE for SCC Anomalies. Chantilly, Virginia : Pipeline Research Council International, Inc. (PRCI), octobre 2018. http://dx.doi.org/10.55274/r0011529.
Texte intégral