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Originaltitel:
Stability and Accuracy Analysis of a Feature Selection Ensemble for Binary Classification in Biomedical Datasets 
Übersetzter Titel:
Stabilitäts- und Genauigkeitsanalyse eines Feature Selection Ensembles für binäre Klassifikationen biomedizinischer Datensätze 
Jahr:
2018 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät Wissenschaftszentrum Weihenstephan 
Betreuer:
Frischmann, Dmitrij (Prof. Dr.) 
Gutachter:
Frischmann, Dmitrij (Prof. Dr.); Heider, Dominik (Prof. Dr.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
BIO Biowissenschaften; DAT Datenverarbeitung, Informatik 
Stichworte:
Machine learning, feature selection 
Übersetzte Stichworte:
Machine learning, feature selection 
TU-Systematik:
BIO 110d 
Kurzfassung:
In the last decades, major advances have been made in the way we collect and generate data in all aspects of life. At the same time the technical approaches to analyze and interpret these datasets have improved. The intersection of these trends is called Big Data and plays an important role in precision medicine and other fields of computer science. Feature selection algorithms brought a considerable progress to cope with these vastly growing amount of machine readable informations. They can ide...    »
 
Übersetzte Kurzfassung:
In den letzten Jahrzehnten wurden bedeutende Fortschritte darin gemacht, Daten aus allen Lebensbereichen zu erzeugen und anzusammeln. Zeitgleich verbesserten sich auch die technischen Möglichkeiten diese Datensätze zu analysieren und interpretieren. Die Schnittstelle dieser beiden Entwicklungen wird Big Data genannt und spielt eine wichtige Rolle im Bereich der Hochtechnologiemedizin. Einen beträchtlichen Beitrag zur Bewältigung dieser enorm wachsenden Menge an maschinenlesbaren Informationen...    »
 
Mündliche Prüfung:
01.03.2018 
Dateigröße:
2305336 bytes 
Seiten:
100 
Letzte Änderung:
14.03.2018