Multiple Classifier Systems
Idioma: inglés
Editorial: Springer Berlin Heidelberg Jun 2000, 2000
- Tapa blanda
- Nuevo
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Many theoretical and experimental studies have shown that a multiple classi er system is an e ective technique for reducing prediction errors [9,10,11,20,19]. These studies identify mainly three elements that characterize a set of cl- si ers: Therepresentationoftheinput(whateachindividualclassi erreceivesby wayofinput). Thearchitectureoftheindividualclassi ers(algorithmsandparametri- tion). The way to cause these classi ers to take a decision together. Itcanbeassumedthatacombinationmethodise cientifeachindividualcl- si ermakeserrors inadi erentway ,sothatitcanbeexpectedthatmostofthe classi ers can correct the mistakes that an individual one does [1,19]. The term weak classi ers refers to classi ers whose capacity has been reduced in some way so as to increase their prediction diversity. Either their internal architecture issimple(e.g.,theyusemono-layerperceptronsinsteadofmoresophisticated neural networks), or they are prevented from using all the information available. Sinceeachclassi erseesdi erentsectionsofthelearningset,theerrorcorre- tion among them is reduced. It has been shown that the majority vote is the beststrategyiftheerrorsamongtheclassi ersarenotcorrelated.Moreover, in real applications, the majority vote also appears to be as e cient as more sophisticated decision rules [2,13]. Onemethodofgeneratingadiversesetofclassi ersistoupsetsomeaspect ofthetraininginputofwhichtheclassi erisrather unstable. In the present paper,westudytwodistinctwaystocreatesuchweakenedclassi ers;i.e.learning set resampling (using the Bagging approach [5]), and random feature subset selection (using MFS , a Multiple Feature Subsets approach [3]). Other recent and similar techniques are not discussed here but are also based on modi cations to the training and/or the feature set [7,8,12,21]. 424 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9783540677048
- Título
- Multiple Classifier Systems
- Autor
- Fabio Roli
- Editorial
- Springer Berlin Heidelberg Jun 2000
- Año de publicación
- 2000
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3540677046
- ISBN 13
- 9783540677048
- Peso del artículo
- 639 gramos
- Dimensiones
- 235x155x23 mm
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