Multi-Objective Machine Learning

Idioma: inglés

Editorial: Springer, Springer Nov 2010, 2010

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Recently, increasing interest has been shown in applying the concept of Pareto-optimality to machine learning, particularly inspired by the successful developments in evolutionary multi-objective optimization. It has been shown that the multi-objective approach to machine learning is particularly successful to improve the performance of the traditional single objective machine learning methods, to generate highly diverse multiple Pareto-optimal models for constructing ensembles models and, and to achieve a desired trade-off between accuracy and interpretability of neural networks or fuzzy systems. This monograph presents a selected collection of research work on multi-objective approach to machine learning, including multi-objective feature selection, multi-objective model selection in training multi-layer perceptrons, radial-basis-function networks, support vector machines, decision trees, and intelligent systems.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 676 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9783642067969

Título
Multi-Objective Machine Learning
Autor
Yaochu Jin
Editorial
Springer, Springer Nov 2010
Año de publicación
2010
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3642067964
ISBN 13
9783642067969
Peso del artículo
1007 gramos
Dimensiones
235x155x37 mm

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