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Der Umwelt zuliebe
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Beschreibung
It is common wisdom that gathering a variety of views and inputs improves the process of decision making, and, indeed, underpins a democratic society. Dubbed “ensemble learning” by researchers in computational intelligence and machine learning, it is known to improve a decision system’s robustness and accuracy. Now, fresh developments are allowing researchers to unleash the power of ensemble… learning in an increasing range of real-world applications. Ensemble learning algorithms such as “boosting” and “random forest” facilitate solutions to key computational issues such as face recognition and are now being applied in areas as diverse as object tracking and bioinformatics. Responding to a shortage of literature dedicated to the topic, this volume offers comprehensive coverage of state-of-the-art ensemble learning techniques, including the random forest skeleton tracking algorithm in the Xbox Kinect sensor, which bypasses the need for game controllers. At once a solid theoretical study and a practical guide, the volume is a windfall for researchers and practitioners alike. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
12.04.2014
Sprache
Englisch
EAN
9781489988171
Herausgeber
Springer US
Sonderedition
Nein
Seitenanzahl
332
Auflage
1
Einbandart
Broschiert
Buch Untertitel
Methods and Applications
Autorenporträt
Dr. Zhang works for Microsoft. Dr. Ma works for Honeywell.
Schlagwörter
Bagging Predictors, Basic Boosting, Ensemble learning, Object Detection, classification algorithm, deep neural networks, machine learning, random forest, stacked generalization, statistical classifiers
Thema-Inhalt
UYQ - Künstliche Intelligenz
UNF - Data Mining
UYQE - Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme
UY - Informatik
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com
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