Multi-Objective Machine Learning
-
- Hardcover
- Taschenbuch ausgewählt
-
Sprache:Englisch
197,99 €
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
22.11.2010
Abbildungen
XIV, 660 p. 254 illus.
Herausgeber
Yaochu JinVerlag
Springer BerlinSeitenzahl
660
Maße (L/B/H)
23,5/15,5/3,7 cm
Gewicht
1007 g
Auflage
Softcover reprint of hardcover 1st edition 2006
Sprache
Englisch
ISBN
978-3-642-06796-9
Recently, increasing interest has been shown in applying the concept of Pareto-optimality to machine learning, particularly inspired by the successful developments in evolutionary multi-objective optimization. It has been shown that the multi-objective approach to machine learning is particularly successful to improve the performance of the traditional single objective machine learning methods, to generate highly diverse multiple Pareto-optimal models for constructing ensembles models and, and to achieve a desired trade-off between accuracy and interpretability of neural networks or fuzzy systems. This monograph presents a selected collection of research work on multi-objective approach to machine learning, including multi-objective feature selection, multi-objective model selection in training multi-layer perceptrons, radial-basis-function networks, support vector machines, decision trees, and intelligent systems.
Ein neues Kapitel für Ihre Bücher
Ein neues Kapitel für Ihre Bücher
Schenken Sie Ihren alten Schätzen ein zweites Leben und erhalten Sie dafür eine Thalia Geschenkkarte.
Noch keine Bewertungen vorhanden
Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel
Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.
Kurze Frage zu unserer Seite
Vielen Dank für Ihr Feedback
Wir nutzen Ihr Feedback, um unsere Produktseiten zu verbessern. Bitte haben Sie Verständnis, dass wir Ihnen keine Rückmeldung geben können. Falls Sie Kontakt mit uns aufnehmen möchten, können Sie sich aber gerne an unseren Kund*innenservice wenden.
zum Kundenservice