Dealing with Imbalanced and Weakly Labelled Data in Machine Learning using Fuzzy and Rough Set Methods

Idioma: inglés

Editorial: Springer, Palgrave Macmillan Dez 2018, 2018

3030046621 / 9783030046620

Serie: Libro 312 de 538 - Studies in Computational Intelligence

Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemaniabuchversandmimpf2000

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book presents novel classification algorithms for four challenging prediction tasks, namely learning from imbalanced, semi-supervised, multi-instance and multi-label data. The methods are based on fuzzy rough set theory, a mathematical framework used to model uncertainty in data. The book makes two main contributions: helping readers gain a deeper understanding of the underlying mathematical theory; and developing new, intuitive and well-performing classification approaches. The authors bridge the gap between the theoretical proposals of the mathematical model and important challenges in machine learning.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 268 pp. Englisch.

N° de ref. del artículo 9783030046620

Título
Dealing with Imbalanced and Weakly Labelled Data in Machine Learning using Fuzzy and Rough Set Methods
Autor
Sarah Vluymans
Editorial
Springer, Palgrave Macmillan Dez 2018
Año de publicación
2018
Estado
Neu
Encuadernación
Buch
Idioma
inglés
ISBN 10
3030046621
ISBN 13
9783030046620
Peso del artículo
571 gramos
Dimensiones
241x160x21 mm
Serie
Libro 312 de 538: Studies in Computational Intelligence

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