9783319815008 - machine learning for evolution strategies: 20 (studies in big data) de kramer, oliver (10 resultados)
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Editorial: Springer, 2018
Serie: Studies in Big Data, Libro 14 de 95. Libro 14 de 95 - Studies in Big Data
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Editorial: Springer, 2018
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Editorial: Springer, 2018
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Taschenbuch. Condición: Neu. Machine Learning for Evolution Strategies | Oliver Kramer | Taschenbuch | ix | Englisch | 2018 | Springer | EAN 9783319815008 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Editorial: Springer, Berlin, Springer International Publishing, Springer, 2018
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This bookintroduces numerous algorithmic hybridizations between both worlds that showhow machine learning can improve and support evolution strategies. The set ofmethods comprises covariance matrix estimation, meta-modeling of fitness andconstraint… functions, dimensionality reduction for search and visualization ofhigh-dimensional optimization processes, and clustering-based niching. Aftergiving an introduction to evolution strategies and machine learning, the bookbuilds the bridge between both worlds with an algorithmic and experimentalperspective. Experiments mostly employ a (1+1)-ES and are implemented in Pythonusing the machine learning library scikit-learn. The examples are conducted ontypical benchmark problems illustrating algorithmic concepts and theirexperimental behavior. The book closes with a discussion of related lines ofresearch.
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Editorial: Springer, 2018
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Editorial: Berlin Springer International Publishing Springer Mai 2018, 2018
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This bookintroduces numerous algorithmic hybridizations between both worlds that showhow machine learning can improve and support evolution strategies. The set ofmethods comprises covariance matrix estimation, meta-modeling of fitne…ss andconstraint functions, dimensionality reduction for search and visualization ofhigh-dimensional optimization processes, and clustering-based niching. Aftergiving an introduction to evolution strategies and machine learning, the bookbuilds the bridge between both worlds with an algorithmic and experimentalperspective. Experiments mostly employ a (1+1)-ES and are implemented in Pythonusing the machine learning library scikit-learn. The examples are conducted ontypical benchmark problems illustrating algorithmic concepts and theirexperimental behavior. The book closes with a discussion of related lines ofresearch. 124 pp. Englisch.
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Editorial: Springer International Publishing, 2018
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. State of the art presentation of Machine Learning in Evolution StrategiesCondensed presentationShort introduction and recent researchThis bookintroduces numerous algorithmic hybridizations between both worlds that sho…whow machine.
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