Ensembles in Machine Learning Applications
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2011
Serie: Libro 28 de 538 - Studies in Computational Intelligence
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book contains the extended papers presented at the 3rd Workshop on Supervised and Unsupervised Ensemble Methods and their Applications (SUEMA) that was held in conjunction with the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML/PKDD 2010, Barcelona, Catalonia, Spain). As its two predecessors, its main theme was ensembles of supervised and unsupervised algorithms - advanced machinelearning and data mining technique. Unlike a single classification or clustering algorithm, an ensemble is a groupof algorithms, each of which first independently solves the task at hand by assigning a class or cluster label (voting) to instances in a dataset and after that all votes are combined together to produce the final class or cluster membership. As a result, ensembles often outperform best single algorithms in many real-world problems. This book consists of 14 chapters, each of which can be read independently of the others. In addition to two previous SUEMA editions, also published by Springer, many chapters in the current book include pseudo code and/or programming code of the algorithms described in them. This was done in order to facilitate ensemble adoption in practice and to help to both researchers and engineers developing ensemble applications.…
N° de ref. del artículo 9783642229091
- Título
- Ensembles in Machine Learning Applications
- Autor
- Matteo Re
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2011
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3642229093
- ISBN 13
- 9783642229091
- Peso del artículo
- 626 gramos
- Dimensiones
- 241x160x22 mm
- Serie
- Libro 28 de 538: Studies in Computational Intelligence
and their Applications (SUEMA) that was held in conjunction with the European Conference on Machine Learning and
Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML/PKDD 2010, Barcelona, Catalonia, Spain).
As its two predecessors, its main theme was ensembles of supervised and unsupervised algorithms - advanced machine
learning and data mining technique. Unlike a single classification or clustering algorithm, an ensemble is a group
of algorithms, each of which first independently solves the task at hand by assigning a class or cluster label
(voting) to instances in a dataset and after that all votes are combined together to produce the final class or
cluster membership. As a result, ensembles often outperform best single algorithms in many real-world problems.
This book consists of 14 chapters, each of which can be read independently of the others. In addition to two
previous SUEMA editions, also published by Springer, many chapters in the current book include pseudo code and/or
programming code of the algorithms described in them. This was done in order to facilitate ensemble adoption in
practice and to help to both researchers and engineers developing ensemble applications.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
De la contraportada
and their Applications (SUEMA) that was held in conjunction with the European Conference on Machine Learning and
Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML/PKDD 2010, Barcelona, Catalonia, Spain).
As its two predecessors, its main theme was ensembles of supervised and unsupervised algorithms advanced machine
learning and data mining technique. Unlike a single classification or clustering algorithm, an ensemble is a group
of algorithms, each of which first independently solves the task at hand by assigning a class or cluster label
(voting) to instances in a dataset and after that all votes are combined together to produce the final class or
cluster membership. As a result, ensembles often outperform best single algorithms in many real-world problems.
This book consists of 14 chapters, each of which can be read independently of the others. In addition to two
previous SUEMA editions, also published by Springer, many chapters in the current book include pseudo code and/or
programming code of the algorithms described in them. This was done in order to facilitate ensemble adoption in
practice and to help to both researchers and engineers developing ensemble applications.
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El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
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