Support Vector Machines and Evolutionary Algorithms for Classification: Single or Together? (Intelligent Systems Reference Library, 69)
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2016
Serie: Libro 42 de 188 - Intelligent Systems Reference Library
- Tapa blanda
- Usado
Librería: Books From California, Simi Valley, CA, Estados Unidos de AmericaBooks From California
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- Título
- Support Vector Machines and Evolutionary Algorithms for Classification: Single or Together? (Intelligent Systems Reference Library, 69)
- Autor
- Stoean, Catalin,Stoean, Ruxandra
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2016
- Estado
- Very Good
- Encuadernación
- paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3319382438
- ISBN 13
- 9783319382432
- Serie
- Libro 42 de 188: Intelligent Systems Reference Library
When discussing classification, support vector machines are known to be a capable and efficient technique to learn and predict with high accuracy within a quick time frame. Yet, their black box means to do so make the practical users quite circumspect about relying on it, without much understanding of the how and why of its predictions. The question raised in this book is how can this ‘masked hero’ be made more comprehensible and friendly to the public: provide a surrogate model for its hidden optimization engine, replace the method completely or appoint a more friendly approach to tag along and offer the much desired explanations? Evolutionary algorithms can do all these and this book presents such possibilities of achieving high accuracy, comprehensibility, reasonable runtime as well as unconstrained performance.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
De la contraportada
When discussing classification, support vector machines are known to be a capable and efficient technique to learn and predict with high accuracy within a quick time frame. Yet, their black box means to do so make the practical users quite circumspect about relying on it, without much understanding of the how and why of its predictions. The question raised in this book is how can this masked hero be made more comprehensible and friendly to the public: provide a surrogate model for its hidden optimization engine, replace the method completely or appoint a more friendly approach to tag along and offer the much desired explanations? Evolutionary algorithms can do all these and this book presents such possibilities of achieving high accuracy, comprehensibility, reasonable runtime as well as unconstrained performance.
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