Vor Ort
Merkzettel Warenkorb
  • Produktbild: Multiple Classifier Systems
  • Produktbild: Multiple Classifier Systems
Band 2364

Multiple Classifier Systems Third International Workshop, MCS 2002, Cagliari, Italy, June 24-26, 2002. Proceedings

Aus der Reihe Lecture Notes in Computer Science

49,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

12.06.2002

Abbildungen

X, 342 p.

Herausgeber

Fabio Roli + weitere

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

342

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/2 cm

Gewicht

534 g

Auflage

2002

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-540-43818-2

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

12.06.2002

Abbildungen

X, 342 p.

Herausgeber

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

342

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/2 cm

Gewicht

534 g

Auflage

2002

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-540-43818-2

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: GPSR Kontakt

Ein neues Kapitel für Ihre Bücher

Ein neues Kapitel für Ihre Bücher

Schenken Sie Ihren alten Schätzen ein zweites Leben und erhalten dafür eine Thalia Geschenkkarte.

Jetzt verkaufen
Jetzt verkaufen

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)
  • Produktbild: Multiple Classifier Systems
  • Produktbild: Multiple Classifier Systems
  • Invited Papers.- Multiclassifier Systems: Back to the Future.- Support Vector Machines, Kernel Logistic Regression and Boosting.- Multiple Classification Systems in the Context of Feature Extraction and Selection.- Bagging and Boosting.- Boosted Tree Ensembles for Solving Multiclass Problems.- Distributed Pasting of Small Votes.- Bagging and Boosting for the Nearest Mean Classifier: Effects of Sample Size on Diversity and Accuracy.- Highlighting Hard Patterns via AdaBoost Weights Evolution.- Using Diversity with Three Variants of Boosting: Aggressive, Conservative, and Inverse.- Ensemble Learning and Neural Networks.- Multistage Neural Network Ensembles.- Forward and Backward Selection in Regression Hybrid Network.- Types of Multinet System.- Discriminant Analysis and Factorial Multiple Splits in Recursive Partitioning for Data Mining.- Design Methodologies.- New Measure of Classifier Dependency in Multiple Classifier Systems.- A Discussion on the Classifier Projection Space for Classifier Combining.- On the General Application of the Tomographic Classifier Fusion Methodology.- Post-processing of Classifier Outputs in Multiple Classifier Systems.- Combination Strategies.- Trainable Multiple Classifier Schemes for Handwritten Character Recognition.- Generating Classifier Ensembles from Multiple Prototypes and Its Application to Handwriting Recognition.- Adaptive Feature Spaces for Land Cover Classification with Limited Ground Truth Data.- Stacking with Multi-response Model Trees.- On Combining One-Class Classifiers for Image Database Retrieval.- Analysis and Performance Evaluation.- Bias—Variance Analysis and Ensembles of SVM.- An Experimental Comparison of Fixed and Trained Fusion Rules for Crisp Classifier Outputs.- Reduction of the Boasting Bias of Linear Experts.-Analysis of Linear and Order Statistics Combiners for Fusion of Imbalanced Classifiers.- Applications.- Boosting and Classification of Electronic Nose Data.- Content-Based Classification of Digital Photos.- Classifier Combination for In Vivo Magnetic Resonance Spectra of Brain Tumours.- Combining Classifiers of Pesticides Toxicity through a Neuro-fuzzy Approach.- A Multi-expert System for Movie Segmentation.- Decision Level Fusion of Intramodal Personal Identity Verification Experts.- An Experimental Comparison of Classifier Fusion Rules for Multimodal Personal Identity Verification Systems.