9783540306764 - multi-objective machine learning: 16 (studies in computational intelligence, 16) (14 resultados)
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Condición: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 660 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Keine Beschreibung verfügbar.
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hardcover. Condición: New. In shrink wrap. Looks like an interesting title.
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Condición: Used. pp. 676.
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Condición: New. Selected collection of recent research on multi-objective approach to machine learningRecent developments in evolutionary multi-objective optimizationApplies the concept of Pareto-optimality to machine learning Recently.
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Condición: Used. pp. 676 Illus.
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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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 ap…proach 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.
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - 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 mu…lti-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. 660 pp. Englisch.
