Hybrid Methods in Feature Selection: A Data Classification Perspective, Fachbücher von Senthamarai Kannan Subramanian

"Hybrid Methods in Feature Selection: A Data Classification Perspective" bietet eine umfassende Analyse der Herausforderungen, die mit der Verarbeitung grosser Datenmengen in der maschinellen Lernumgebung verbunden sind. Angesichts der wachsenden Dimensionen von Datensätzen, sowohl in Bezug auf die Anzahl der Instanzen als auch der Merkmale, wird die Notwendigkeit einer effektiven Merkmalsauswahl immer deutlicher. Das Buch beleuchtet die Probleme, die traditionelle Suchmethoden bei der Handhabung hochdimensionaler Datensätze haben, insbesondere in Bezug auf die Rechenzeit. Es wird argumentiert, dass hybride Methoden, die eine Kombination aus Ranking- und traditionellen Auswahlmethoden darstellen, eine vielversprechende Lösung bieten. Diese Ansätze ermöglichen es, eine überschaubare Anzahl von Merkmalen zu identifizieren, die dann einer detaillierteren Analyse unterzogen werden können. Die vorgestellten Methoden sind darauf ausgelegt, die Effizienz und Leistung von maschinellen Lernalgorithmen zu verbessern, indem sie die Merkmalsauswahl optimieren und die Rechenanforderungen reduzieren.