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Multi-Objective Machine Learning
(Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
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. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
10.02.2006
Sprache
Englisch
EAN
9783540306764
Herausgeber
Springer Berlin
Serien- oder Bandtitel
Studies in Computational Intelligence
Sonderedition
Nein
Seitenanzahl
660
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Support Vector Machine, decision tree, evolution, fuzzy, fuzzy system, fuzzy systems, genetic algorithms, intelligent systems, learning, machine learning, model, multi-objective optimization, neural network, neural networks, optimization
Thema-Inhalt
TBJ - Mathematik für Ingenieure
UYQ - Künstliche Intelligenz
GPFC - Kybernetik und Systemtheorie
PHU - Mathematische Physik
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Transparenz & Sicherheit
Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com
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