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  Embedded methods

Lal, T., Chapelle, O., Weston, J., & Elisseeff, A. (2006). Embedded methods. In Feature Extraction: Foundations and Applications (pp. 137-165). Berlin, Germany: Springer.

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Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Lal, TN1, Autor           
Chapelle, O1, Autor           
Weston, J1, Autor           
Elisseeff, A1, Autor           
Guyon, Herausgeber
I., Herausgeber
Gunn, S., Herausgeber
Nikravesh, M., Herausgeber
Zadeh, L. A., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Embedded methods are a relatively new approach to feature selection. Unlike filter methods, which do not incorporate learning, and wrapper approaches, which can be used with arbitrary classifiers, in embedded methods the features selection part can not be separated from the learning part. Existing embedded methods are reviewed based on a unifying mathematical framework.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2006
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Feature Extraction: Foundations and Applications
Genre der Quelle: Buch
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin, Germany : Springer
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 137 - 165 Identifikator: -