Feature selection using genetic algorithm
by Kanyanut Homsapaya
Title: | Feature selection using genetic algorithm |
Other title(s): | Feature selection using genetic algorithm |
Author(s): | Kanyanut Homsapaya |
Advisor: | Ohm Sornil |
Degree name: | ปรัชญาดุษฎีบัณฑิต |
Degree level: | Doctoral |
Degree discipline: | Computer Science and Information Systems |
Degree department: | คณะสถิติประยุกต์ |
Degree grantor: | สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์ |
Issued date: | 2017 |
Publisher: | สถาบันบัณพิตพัฒนบริหารศาสตร์ |
Abstract: |
In this dissertation, a method of feature selection in machine learning, and
more particularly supervised learning is presented. Supervised learning is a machine
learning task that infers answers from a training data set. In machine learning, training
datasets are employed in order to create a model which enables reasonable
predictions, while in supervised learning, each training example is a training set
consisting of instances and labels, and the learning objective is to be able to predict
the label of a new unseen instance with as few errors as possible. In recent years,
many proposed learning algorithms that perform fairly well have been proposed. The
factors to accomplish successful model building depend on many aspects such as
noise and size of data. Most often for learning algorithms, it is assumed that training
data is represented by a vector of numerical data for which each measurement is a
feature, and an important question related to machine learning is how to represent
instances using vectors of these to yield high learning performance. |
Subject(s): | Genetic Algorithm |
Keyword(s): | Supervised learning
Machine learning |
Resource type: | ดุษฎีนิพนธ์ |
Extent: | 110 leaves |
Type: | Text |
File type: | application/pdf |
Language: | eng |
Rights: | ผลงานนี้เผยแพร่ภายใต้ลิขสิทธิ์ของสถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์ |
Rights holder(s): | สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์ |
URI: | https://repository.nida.ac.th/handle/662723737/5874 |
Files in this item (CONTENT) |
|
View ทรัพยากรสารสนเทศทั้งหมดในคลังปัญญา ใช้เพื่อประโยชน์ทางการเรียนการสอนและการค้นคว้าเท่านั้น และต้องมีการอ้างอิงแหล่งที่มาทุกครั้งที่นำไปใช้ ห้ามดัดแปลงเนื้อหา และทำสำเนาต่อ รวมถึงไม่ให้อนุญาตนำไปใช้ประโยชน์เพื่อการค้า ไม่ว่ากรณีใด ๆ ทั้งสิ้น
|
This item appears in the following Collection(s) |
|
|