Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 23 záznamů.  začátekpředchozí21 - 23  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Má smysl vyvíjet nové metody výběru příznaků?
Somol, Petr ; Novovičová, Jana
Jedno z aktuálních témat diskutovaných v současné době ve vztahu k oboru rozpoznávání je otázka skutečné účinnosti moderních metod výběru příznaků. Výběr příznaků je stále zkoumaná oblast neboť může zlepšit jak účinnost tak i hospodárnost automatických rozhodovacích systémů v mnoha aplikačních oblastech, z nichž mezi nejdůležitější patří lékařská diagnostika. Výběr příznaků může také zlepšit účinnost klasifikátorů, navržených na základě omezeného množství dat, nebo přispět k interpretaci modelů. Zejména poslední dobou bylo vyvinuto mnoho metod a metodologií slibujících významné zlepšení. Nicméně objevila se také řada kritických příspěvků prohlašujících, že jednoduché staré nástroje jsou ve skutečnosti lepší než složité moderní metody, které, navzdory slibům, selhávají v reálných aplikacích. Ve zprávě zkoumáme toto tvrzení, ukazujeme několik ilustrativních příkladů, vyvozujeme závěry a doporučení týkající se očekávané účinnosti metod výběru příznaků.
Výběr nejinformativnějších proměnných ve statistickém rozpoznávání
Pudil, Pavel ; Somol, Petr ; Haindl, Michal
Výzkumná zpráva obsahuje přehled metod výběru příznaků ve statistickém rozpoznávání s důrazem na metody vyvinuté výzkumníky projektu MATEO Centre of Mechatronics. Diskutované metody zahrnují nejnovější verze optimalizačních algoritmů, sub-optimální techniky a modelování simultánní semi-parametrické pravděpodobnostní hustoty a metody výběru příznaků. Metody jsou ilustrované na reálných datech pomocí programu Feature Selection Toolbox.
Obrazová inspekce založená na modelech
Haindl, Michal ; Pudil, Pavel ; Somol, Petr
Obrazová inspekce založená na vícerozměrných statistických modelech

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 23 záznamů.   začátekpředchozí21 - 23  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.