Ensemble Machine Learning

Yunqian Ma

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Idioma: inglés

Editorial: Springer New York, Springer US Feb 2012, 2012

1441993258 / 9781441993250

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 340 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9781441993250

Título
Ensemble Machine Learning
Autor
Yunqian Ma
Editorial
Springer New York, Springer US Feb 2012
Año de publicación
2012
Estado
Neu
Encuadernación
Buch
Idioma
inglés
ISBN 10
1441993258
ISBN 13
9781441993250
Peso del artículo
676 gramos
Dimensiones
241x160x23 mm

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