Learning Classifier Systems: From Foundations to Applications

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ISBN 10: 3540677291 ISBN 13: 9783540677291
Editorial: Springer, 2000
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2000. Paperback. . . . . . N° de ref. del artículo V9783540677291

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Learning Classifier Systems (LCS) are a machine learning paradigm introduced by John Holland in 1976. They are rule-based systems in which learning is viewed as a process of ongoing adaptation to a partially unknown environment through genetic algorithms and temporal difference learning. This book provides a unique survey of the current state of the art of LCS and highlights some of the most promising research directions. The first part presents various views of leading people on what learning classifier systems are. The second part is devoted to advanced topics of current interest, including alternative representations, methods for evaluating rule utility, and extensions to existing classifier system models. The final part is dedicated to promising applications in areas like data mining, medical data analysis, economic trading agents, aircraft maneuvering, and autonomous robotics. An appendix comprising 467 entries provides a comprehensive LCS bibliography.

Reseña del editor: Learning Classifier Systems (LCS) are a machine learning paradigm introduced by John Holland in 1976. They are rule-based systems in which learning is viewed as a process of ongoing adaptation to a partially unknown environment through genetic algorithms and temporal difference learning. This book provides a unique survey of the current state of the art of LCS and highlights some of the most promising research directions. The first part presents various views of leading people on what learning classifier systems are. The second part is devoted to advanced topics of current interest, including alternative representations, methods for evaluating rule utility, and extensions to existing classifier system models. The final part is dedicated to promising applications in areas like data mining, medical data analysis, economic trading agents, aircraft maneuvering, and autonomous robotics. An appendix comprising 467 entries provides a comprehensive LCS bibliography.

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Título: Learning Classifier Systems: From ...
Editorial: Springer
Año de publicación: 2000
Encuadernación: Encuadernación de tapa blanda
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Lanzi, Pier L. [Editor]; Stolzmann, Wolfgang [Editor]; Wilson, Stewart W. [Editor];
Publicado por Springer, 2000
ISBN 10: 3540677291 ISBN 13: 9783540677291
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Kartoniert / Broschiert. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Learning Classifier Systems (LCS) are a machine learning paradigm introduced by John Holland in 1976. They are rule-based systems in which learning is viewed as a process of ongoing adaptation to a partially unknown environment through genetic algorithms an. Nº de ref. del artículo: 4898364

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Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware -Learning Classifier Systems (LCS) are a machine learning paradigm introduced by John Holland in 1976. They are rule-based systems in which learning is viewed as a process of ongoing adaptation to a partially unknown environment through genetic algorithms and temporal difference learning. This book provides a unique survey of the current state of the art of LCS and highlights some of the most promising research directions. The first part presents various views of leading people on what learning classifier systems are. The second part is devoted to advanced topics of current interest, including alternative representations, methods for evaluating rule utility, and extensions to existing classifier system models. The final part is dedicated to promising applications in areas like data mining, medical data analysis, economic trading agents, aircraft maneuvering, and autonomous robotics. An appendix comprising 467 entries provides a comprehensive LCS bibliography.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 364 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783540677291

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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Learning Classifier Systems (LCS) are amachine learning paradigm introduced by John Holland in 1976. They are rule-based systems in which learning is viewed as a process of ongoing adaptation to a partially unknown environment through genetic algorithms and temporal difference learning. This book provides a unique survey of the current state of the art of LCS and highlights some of the most promising research directions. The first part presents various views of leading people on what learning classifier systems are. The second part is devoted to advanced topics of current interest, including alternative representations, methods for evaluating rule utility, and extensions to existing classifier system models. The final part is dedicated to promising applications in areas like data mining, medical data analysis, economic trading agents, aircraft maneuvering, and autonomous robotics. An appendix comprising 467 entries provides a comprehensive LCS bibliography. Nº de ref. del artículo: 9783540677291

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