Zobrazeno 1 - 10
of 18 919
pro vyhledávání: '"Feature ranking"'
Publikováno v:
Journal of China University of Petroleum. Aug2024, Vol. 48 Issue 4, p190-197. 8p.
Autor:
Huynh, Harry Hoa1 (AUTHOR), Min, Cheol-Hong1 (AUTHOR) cmin@stthomas.edu
Publikováno v:
Algorithms. Oct2024, Vol. 17 Issue 10, p441. 22p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 105573-105587 (2024)
Unsupervised feature selection methods can be more efficient than supervised methods, which rely on the expensive and time-consuming data labeling process. The paper introduced skewness as a novel, unsupervised, and computationally efficient feature
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/01ce7d8cc6b4482a97f208650c27da91
Falls among individuals, especially the elderly population, can lead to serious injuries and complications. Detecting impact moments within a fall event is crucial for providing timely assistance and minimizing the negative consequences. In this work
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2401.05407
Novelty detection aims at finding samples that differ in some form from the distribution of seen samples. But not all changes are created equal. Data can suffer a multitude of distribution shifts, and we might want to detect only some types of releva
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.03738
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Škrlj, Blaž, Mramor, Blaž
The design of modern recommender systems relies on understanding which parts of the feature space are relevant for solving a given recommendation task. However, real-world data sets in this domain are often characterized by their large size, sparsity
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2309.01552
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.