Počet záznamů: 1
Advances in Data Mining Knowledge Discovery and Applications
- 1.
SYSNO ASEP 0380642 Druh ASEP M - Kapitola v monografii Zařazení RIV C - Kapitola v knize Název Selecting Representative Data Sets Tvůrce(i) Borovička, T. (CZ)
Jiřina jr., M. (CZ)
Kordík, P. (CZ)
Jiřina, Marcel (UIVT-O) SAI, RIDZdroj.dok. Advances in Data Mining Knowledge Discovery and Applications. - Rijeka : InTech, 2012 / Karahoca A. - ISBN 978-953-51-0748-4 Rozsah stran s. 43-70 Poč.str. 28 s. Poč.str.knihy 418 Forma vydání Tištěná - P Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. HR - Chorvatsko Klíč. slova data selection ; classification ; class balancing ; sampling Vědní obor RIV BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum CEP LG12020 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy Institucionální podpora UIVT-O - RVO:67985807 DOI 10.5772/50787 Anotace The aim of the chapter is to give an exhaustive overview and comparision of existing methods that deal with the methods of data selection and sampling. A general approach to the problem of optimal data selection (we could call it also splitting, dividing, sampling, ...) to training, testing and eventually validation sets is discussed. An overview of the methods together with their features, utilization, positives and negatives is given. Aptly presented algorithms of the methods are clearly summarized. Principles of selected methods are visualized in pictures and charts. Pracoviště Ústav informatiky Kontakt Tereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800 Rok sběru 2013
Počet záznamů: 1