Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "criterion" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-7 z 7
    Tytuł:
    Competing risk analysis - graphical representation of variable influence
    Dane z konkurencyjnym ryzykiem - graficzna reprezentacja wpływu czynników ryzyka
    Autorzy:
    Krętowska, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/341109.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
    Tematy:
    kryterium dipolowe
    predyktory złożone
    analiza przeżywalności
    competing risks
    survival analysis
    dipolar criterion
    Opis:
    In the paper the possibilities of assessing the variable influence on the failure occurrence is shown. Ensemble of dipolar survival trees is used as a prediction tool. The technique is able to cope with censored data (data with incomplete observations) as well as with competing risks data. The results are presented on the base of two real datasets for which the influence of discrete and continuous variables is examined. To this purpose, the cumulative incidence functions and the quartiles of CIF functions are applied
    W pracy przedstawione zostały możliwości graficznej weryfikacji hipotez dotyczących wpływu poszczególnych cech na czas wystąpienia porażki. Jako narzędzie prognostyczne zostały wykorzystane predyktory złożone, w których dipolowe drzewa przeżycia służą jako pojedyncze predyktory. Algorytm tworzenia predyktorów złożonych wykorzystuje informację pochodzącą z obserwacji cenzorowanych, jak również jest przystosowany do danych z konkurencyjnym ryzykiem. Eksperymenty zostały wykonane przy użyciu dwóch zbiorów danych: zbiór opisujący pacjentki z rakiem piersi i drugi - opisujący pacjentów z chłoniakiem grudkowym. Pierwszy z analizowanych zbiorów posłużył jako przykład do badania wpływu zmiennych dyskretnych. W tym celu wyznaczone zostały dystrybuanty (ang. cumulative incidence function) dla wyróżnionych dwóch zdarzeń konkurencyjnych i dwóch cech: rodzaju leczenia oraz typu histologicznego raka. W przypadku zbioru z chłoniakiem grudkowym badane były cechy ciągłe: wiek oraz wartość hemoglobiny. Analiza tych danych opierała si˛e na wyznaczeniu wartości kwartyla pierwszego oraz mediany z funkcji dystrybuanty, wyznaczonej dla czasu nawrotu choroby.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2011, 8; 19-30
    1644-0331
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Prognostic abilities of dipoles based ensembles – comparative analysis
    Zdolności prognostyczne komitetów bazujących na dippolach - analiza porównawcza
    Autorzy:
    Krętowska, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/341107.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
    Tematy:
    analiza przeżywalności
    kryterium dipolowe
    komitety drzew decyzyjnych
    komitety sieci neuronowych
    survival analysis
    dipolar criterion
    regression trees ensembles
    Opis:
    In the paper, comparative analysis of ensembles of dipolar neural networks and regression trees was conducted. The techniques are based on the dipolar criterion function. Appropriate formation of dipoles (pairs of feature vectors) allows using them for analysis of censored survival data. As the result the methods return aggregated Kaplan-Meier survival function. The results, obtained by neural networks and regression trees based ensembles, are compared by using Brier score and direct and indirect measures of predictive accuracy.
    Wpracy przedstawiona została analiza porównawcza własności prognostycznych komitetów bazujących na sieciach neuronowych oraz drzewach regresyjnych. Tworzenie kolejnych się przestrzeni cech w obu metodach polega na minimalizacji odpowiednio skonstruowanego kryterium dipolowego. Do porównania metod wykorzystano indeks Brier’a oraz pośrednią i bezpośrednią miarę jakości predykcji. Eksperymenty wykonane zostały w oparciu o dwa rzeczywiste zbiory danych: pacjentów z pierwotną marskością źółciową wątroby oraz z rakiem płuc. W obu przypadkach wyniki otrzymane dla komitetu drzew regresyjnych były lepsze niż dla komitetu sieci neuronowych. Dotyczyło to zarówno badania jakości całego modelu, do którego wzięte zostały wszystkie dostępne w zbiorze cechy, jak też jakości prognostycznej pojedynczych cech. Natomiast uszeregowanie poszczególnych cech jako czynników ryzyka było podobne w obu metodach. Podsumowując można powiedzieć, że sposób podziału przestrzeni cech zaproponowany w drzewach regresyjnych w lepszy sposób wykorzystuje informacje zawarte w zbiorze uczącym.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2009, 4; 73-83
    1644-0331
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Feature selection using CPL criterion functions
    Selekcja cech z wykorzystaniem funkcji kryterialnych typu CPL
    Autorzy:
    Łukaszuk, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/341091.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
    Tematy:
    selekcja cech
    funkcja kryterialna typu CPL
    konkurs NIPS2003 Feature
    feature selection
    CPL criterion function
    NIPS2003 Feature Selection Challenge
    Opis:
    Redukcja wymiarowości zbioru cech jest często używanym wstępnym krokiem przetwarzania danych stosowanym przy rozpoznawaniu wzorców i klasyfikacji. Jest ona szczególnie istotna kiedy mała liczba obserwacji jest reprezentowana w wysoko wymiarowej przestrzeni cech. W artykule rozważana jest metoda selekcji cech opierająca się na minimalizacji specjalnej funkcji kryterialnej (wypukłej i odcinkowo-liniowej - CPL). Załączono także porównanie wyników eksperymentów uzyskanych za pomoc ą opisanej metody z wynikami metod uczestników konkursu NIPS2003 Feature Selection Challenge.
    Dimensionality reduction of a feature set is a common preprocessing step used for pattern recognition and classification applications. It is particularly important when a small number of cases is represented in a highly dimensional feature space. The method of the feature selection based on minimisation of a special criterion function (convex and piecewise-linear - CPL) is considered in the article. A comparison of the experimental results of this method with the results of NIPS2003 Feature Selection Challenge participant’s methods is also included.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2009, 4; 85-95
    1644-0331
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Feature selection methods baed on minimization of CPL criterion functions
    Metody selekcji cech bazujące na minimalizacji funkcji kryterialnych typu CPL
    Autorzy:
    Łukaszuk, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/341111.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
    Tematy:
    selekcja cech
    funkcja kryterialna typu CPL
    algorytm SEKWEM/GENET
    metoda RLS
    feature selection
    CPL criterion function
    SEKWEM/GENET algorithm
    RLS method
    Opis:
    The feature selection is a method of data analysis commonly used as a preliminary step in the techniques of classification and pattern recognition. It is particularly important in situations when data are represented in high-dimensional feature space. Examples of these are collections of bioinformatics data, particularly data obtained from DNA microarrays. The paper presented two methods of feature selection based on minimizing the CPL criterion function: basic SEKWEM/GENET method, in which the selection of features is done in conjunction with the construction of a linear classifier separating objects from different decision classes, and the RLS method extending the primary method by linear separability relaxation stage in order to obtain a subset of features with better generalization ability. The results of the SEKWEM/GENET and RLS methods were confronted with the results obtained from other common feature selection methods in application to the state of the art microarray data sets.
    Selekcja cech jest metodą analizy danych powszechnie stosowaną jako wstępny krok w technikach klasyfikacji czy rozpoznawania wzorców. Ma ona szczególne znaczenie w sytuacji gdy dane reprezentowane sa˛ w wysoko wymiarowej przestrzeni cech. Przykładem takich danych są zbiory bioinformatyczne, a w szczególności dane uzyskane na podstawie mikromacierzy DNA. W pracy przedstawione zostały dwie metody selekcji cech bazujące na minimalizacji funkcji kryterialnych typu CPL: podstawowa metoda SEKWEM/GENET, w której selekcja cech dokonywana jest w połączeniu z budową liniowego klasyfikatora separującego obiekty z różnych klas decyzyjnych, oraz metoda RLS rozszerzająca podstawową metodę o etap relaksacji liniowej separowalności w celu uzyskania podzbioru cech o lepszych zdolnościach generalizacji. Wyniki metod SEKWEM/GENET i RLS zostały także skonfrontowane z wynikami uzyskanymi z innych popularnych metod selekcji cech w zastosowaniu do „benchmarkowych” zbiorów danych mikromacierzowych.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2011, 8; 31-43
    1644-0331
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Szeregowanie zadań obliczeniowych z zastosowaniem modelu rangowego
    Scheduling based on ranked regression models
    Autorzy:
    Bobrowski, L.
    Łukaszuk, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/341133.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
    Tematy:
    szeregowanie zadań obliczeniowych
    model rangowy
    wypukła i odcinkowo-liniowa (CPL) funkcja kryterialna
    scheduling of the computing tasks
    ranked model
    convex and piecewise linear (CPL) criterion function
    Opis:
    Zagadnienia szeregowania zadań pojawiają się między innymi w kontekście problemów realizowalności dużych procesów obliczeniowych i ich optymalizacji. Przy rozstrzyganiu tego typu problemów można wykorzystywać metody regresji rangowej. Do celów konstrukcji modeli regresji rangowej poszczególne zadania obliczeniowe charakteryzowane są poprzez wielowymiarowe wektory zależności. Wektory zależności pozwalają stwierdzić czy określone zadanie może być zrealizowane tylko wtedy, gdy zostaną wcześniej zrealizowane pewne inne zadania. Regresja rangowa obejmuje konstrukcję takich odwzorowań liniowych z wielowymiarowej przestrzeni zalżności na przestrzeń jednowymiarową (linię czasu), która odzwierciedla w możliwie dużym stopniu zależności pomiędzy zadaniami.
    The issues of scheduling of tasks are found, among other things, in connection with the problems of realizeable of big computing processes and optimisation of them. The ranked regresion methods can be used to determine of this kind of problems. Separate computing tasks are characterized by multidimensional vectors of dependences in order to form the ranked regresion models . The vectors of dependences allow to state whether particular task can be realised only when certain other tasks have realised before. The ranked regresion includes the designing of such linear transformations from the multidimensional space of dependences to unidimensional space (time line), which reflect the dependences beetwen task as well as possible.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2008, 3; 5-21
    1644-0331
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Temporalność w modelach rangowych
    Temporality in ranked models
    Autorzy:
    Łukaszuk, T.
    Bobrowski, L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/341031.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
    Tematy:
    model rangowy
    wypukła i odcinkowo-liniowa funkcja kryterialna (CPL)
    liniowa separowalność zbiorów danych
    ranked model
    convex and piecewise linear (CPL) criterion functions
    linear separability of data sets
    Opis:
    W zbiorze danych określony jest pewien porządek czasowy dla wybranych obiektów. Poprzez model rangowy rozumiemy taką liniową transformację, która zachowuje w najlepszym możliwym stopniu wiedzę a priori o uporządkowaniu obiektów. W artykule przedstawiono koncepcję budowy modelu rangowego opierając się na minimalizacji wypukłej i odcinkowo-liniowej (CPL) funkcji kryterialnej. Zagadnienie zostało sprowadzone do problemu znalezienia optymalnej hiperpłaszczyzny rozdzielającej zbiory zbudowane z elementów powstałych z różnic arytmetycznych wektorów cech tworzących pary, dla których określony jest porządek czasowy.
    A known temporal order between selected objects in a data set is given. We assume the ranked model is such a linear transformation, which preserve in the most possible manner the a priori knowledge of the order between objects. The procedure of the ranked models design which is based on the minimisation of the convex and piecewise linear (CPL) criterion functions is presented in the paper. The task of the ranked model design is boiled down to the problem of searching an optimal hyperplane separated the sets constructed on the basis of the elements created from the arithmetic substractions of the vectors - the pairs with the given temporal order.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2007, 2; 79-91
    1644-0331
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Separable data aggregation by layers of elementary classifiers
    Separowalna agregacja danych w warstwach klasyfikatorów elementarnych
    Autorzy:
    Bobrowski, L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/341103.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
    Tematy:
    transformacje danych
    agregacja danych
    separowalne zbiory danych
    klasyfikatory elementarne
    wypukła i odcinkowo-liniowa (CPL) funkcja kryterialna
    data transformations
    data aggregation
    separable data sets
    elementary classifiers
    convex and piecewise linear (CPL) criterion function
    Opis:
    Data exploration or data mining goals can be reached by using variety of methods such as the fuzzy set theory or the rough sets theory. An interesting group of data exploration methods is based on minimization of convex and piecewise linear (CPL) criterion functions. This method originated from the theory of neural networks (multilayer Perceptrons). Powerful methods of data mining based on the support vector machines (SVM) can be also linked to this concept. Hierarchical networks of formal neurons or multivariate decision trees can be induced from learning sets through minimization CPL criterion functions specified for classification problem. Another type of the CPL criterion functions can be used for designing visualizing data transformations. Separability of the transformed learning sets is a fundamental concept in the CPL approach to designing data mining tools.
    Cele eksploracji danych mogą być osiągnięte przy użyciu różnorodnych metod, takich jak teoria zbiorów rozmytych lub teoria zbiorów przybliżonych. Interesująca grupa metod eksploracji danych bazuje na minimalizacji wypukłych i odcinkowo-liniowych (CPL) funkcji kryterialnych. Metody te wywodzą się z teorii sieci neuropodobnych (wielowarstwowy perceptron). Do tej grupy mogą być także zaliczone silne obliczeniowo metody eksploracji danych bazujące na maszynach wektorów podpierających (SVM). Hierarchiczne sieci neuronów formalnych lub wielowymiarowe drzewa decyzyjne mogą być zbudowane na podstawie zbiorów uczących poprzez minimalizację funkcji kryterialnych typu CPL dostosowanych do problemu klasyfikacji. Inny typ funkcji kryterialnych CPL może być użyty do projektowania wizualizacyjnych transformacji danych. Podstawą w omawianym podejściu CPL do projektowania narzędzi eksploracji danych jest separowalność transformowanych zbiorów uczących.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2007, 2; 19-37
    1644-0331
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-7 z 7

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies