Decision and Inhibitory Trees and Rules for Decision Tables with Many-valued Decisions
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2019
Serie: Libro 127 de 188 - Intelligent Systems Reference Library
- Tapa dura
- Usado
Librería: Buchpark, Trebbin, AlemaniaBuchpark
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Zustand: Hervorragend | Seiten: 296 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | The results presented here (including the assessment of a new tool ¿ inhibitory trees) offer valuable tools for researchers in the areas of data mining, knowledge discovery, and machine learning, especially those whose work involves decision tables with many-valued decisions. The authors consider various examples of problems and corresponding decision tables with many-valued decisions, discuss the difference between decision and inhibitory trees and rules, and develop tools for their analysis and design. Applications include the study of totally optimal (optimal in relation to a number of criteria simultaneously) decision and inhibitory trees and rules; the comparison of greedy heuristics for tree and rule construction as single-criterion and bi-criteria optimization algorithms; and the development of a restricted multi-pruning approach used in classification and knowledge representation.
N° de ref. del artículo 33403071/1
- Título
- Decision and Inhibitory Trees and Rules for Decision Tables with Many-valued Decisions
- Autor
- Azad, Mohammad
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2019
- Estado
- Hervorragend
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa dura
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3030128539
- ISBN 13
- 9783030128531
- Serie
- Libro 127 de 188: Intelligent Systems Reference Library
- Catálogos de vendedores
- Bücher
The results presented here (including the assessment of a new tool - inhibitory trees) offer valuable tools for researchers in the areas of data mining, knowledge discovery, and machine learning, especially those whose work involves decision tables with many-valued decisions. The authors consider various examples of problems and corresponding decision tables with many-valued decisions, discuss the difference between decision and inhibitory trees and rules, and develop tools for their analysis and design. Applications include the study of totally optimal (optimal in relation to a number of criteria simultaneously) decision and inhibitory trees and rules; the comparison of greedy heuristics for tree and rule construction as single-criterion and bi-criteria optimization algorithms; and the development of a restricted multi-pruning approach used in classification and knowledge representation.
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De la contraportada
The results presented here (including the assessment of a new tool inhibitory trees) offer valuable tools for researchers in the areas of data mining, knowledge discovery, and machine learning, especially those whose work involves decision tables with many-valued decisions. The authors consider various examples of problems and corresponding decision tables with many-valued decisions, discuss the difference between decision and inhibitory trees and rules, and develop tools for their analysis and design. Applications include the study of totally optimal (optimal in relation to a number of criteria simultaneously) decision and inhibitory trees and rules; the comparison of greedy heuristics for tree and rule construction as single-criterion and bi-criteria optimization algorithms; and the development of a restricted multi-pruning approach used in classification and knowledge representation.
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