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dimensionnalité des données
Changes and anomalies in multi-modal sensor data are detected, aggregated, abstracted and filtered using case-based reasoning providing a tractable data dimensionality.
Les changements et les anomalies dans les données de capteur multimodales sont détectés, agrégés, abstraits et filtrés par raisonnement par cas fournissant une dimensionnalité des données résolvables.
A first approach addresses the problem of high data dimensionality by taking use of l1 learning capabilities to design an embedded feature selection algorithm for SVM (l1 SVM) based on a gradient descent technique.
Une première approche aborde le problème de haute dimensionnalité des données en utilisant les capacités d'apprentissage dit normé l1 pour la conception d'un algorithme de sélection de variables intégré à la méthode SVM (machines à vecteurs supports), algorithme basé sur une technique de gradient.
A valid factor analytic procedure can significantly reduce data dimensionality without losing information.
Une procédure d'analyse factorielle valide peut réduire considérablement la dimensionnalité des données sans perdre d'information.
vector quantization with low data dimensionality for handwriting recognizer
The graphical model includes at least one signal having a data size, a data dimensionality, or both that can vary from a first time instance to a second time instance as the model executes.
Le modèle graphique comporte au moins un signal présentant une dimension de données, une nature des dimensions des données, ou les deux, ces paramètres pouvant varier d'une première instance à une deuxième instance au fur et à mesure de l'exécution du modèle.
Neighbor embedding techniques have been proposed for patch sampling using two data dimensionality reduction methods: non-negative matrix factorization (NMF) and locally linear embedding (LLE).
Une application des méthodes de neighbor embedding pour l'approximation des pixels perdus dans un exemple est d'abord considérée en utilisant deux méthodes de réduction de dimensionnalité: la factorisation de matrice non négative (FMN) et le locally linear embedding (LLE).
Neighbor embedding techniques have been proposed for patch sampling using two data dimensionality reduction methods: non-negative matrix factorization (NMF) and locally linear embedding (LLE).
The task is challenging on streams, principally due to the high - and increasing - data dimensionality, in addition to the potentially infinite amount of data.
En plus de leur nature infinie, la dimensionnalité élevée et croissante de ces flux données dans certains domaines rendent la tâche de classification plus difficile.
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