ESTE REGRESO A CLASES, ENCUENTRA MILLONES DE LIBROS CON DESCUENTO  Ver más

Enviar a
CUAUHTÉMOC, Ciudad de México
0

Mi Cuenta

  • argentina
  • chile
  • colombia
  • españa
  • méxico
  • perú
  • estados unidos
  • internacional

menú

Selecciona tu país

América

Europa

Resto del mundo

portada Cardiovascular Disease Detection Using Optimal Feature Selection (en Inglés)
Formato
Libro Físico
Editorial
Autor
Idioma
Inglés
N° páginas
56
Encuadernación
Tapa Blanda
Dimensiones
22.9 x 15.2 x 0.3 cm
ISBN13
9786208225797

Cardiovascular Disease Detection Using Optimal Feature Selection (en Inglés)

Gade, Mary Swarna Latha; K, Laxmi Narayanamma (Autor) · LAP Lambert Academic Publishing · Tapa Blanda

Cardiovascular Disease Detection Using Optimal Feature Selection (en Inglés) - Gade, Mary Swarna Latha; K, Laxmi Narayanamma

Libro Nuevo Importado
Envío: 22 a 27 días háb.
$ 1,788.08$ 1,072.85
-40%
Costos de importación incluídos en el precio ✅
Libro Nuevo

Quedan 10 unidades

$ 1,072.85
¡Envío Gratis!  Llega entre el 02 Sep y el 10 Sep a CUAUHTÉMOC, Ciudad de México. Seleccionar ubicación

Elige la lista en la que quieres agregar tu producto o crea una nueva lista

Ir a Mis Listas
Calcula el costo de envío

Reseña del libro "Cardiovascular Disease Detection Using Optimal Feature Selection (en Inglés)"

Cardiovascular disease (CVD) remains a leading cause of death globally, emphasizing the need for accurate early detection. This study presents a machine learning-based framework for CVD detection using ECG signals, focusing on enhanced feature selection. The system integrates Fast Correlation-Based Filter (FCBF), Minimum Redundancy Maximum Relevance (mRMR), Relief, and Particle Swarm Optimization (PSO) to identify the most relevant and non-redundant features. FCBF removes redundant data, mRMR selects key relevant features, Relief ranks features based on their class-distinguishing power, and PSO optimizes the final feature set. Classification is performed using Extra Trees and Random Forest classifiers, known for high accuracy and resistance to overfitting. The combined model achieved a 100% accuracy rate across diverse datasets, outperforming existing methods and demonstrating superior performance in feature selection and classification. This framework holds strong potential to improve early CVD diagnosis and enhance clinical decision-making.

Opiniones del libro

Ver más opiniones de clientes
  • 0% (0)
  • 0% (0)
  • 0% (0)
  • 0% (0)
  • 0% (0)

Preguntas frecuentes sobre el libro

¿El libro es original?

Todos los libros de nuestro catálogo son Originales.

¿En qué Idioma está escrito el libro?

El libro está escrito en Inglés.

¿Cuál es la encuadernación de este libro?

La encuadernación de esta edición es Tapa Blanda.

Preguntas y respuestas sobre el libro

¿Tienes una pregunta sobre el libro? Inicia sesión para poder agregar tu propia pregunta.

Opiniones sobre Buscalibre

Ver más opiniones de clientes