Ensembles in Machine Learning Applications
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Springer Aug 2016, 2016
Serie: Buch 28 von 538 - Studies in Computational Intelligence
- Softcover
- Neu

Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschlandbuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book contains the extended papers presented at the 3rd Workshop on Supervised and Unsupervised Ensemble Methodsand their Applications (SUEMA) that was held in conjunction with the European Conference on Machine Learning andPrinciples and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML/PKDD 2010, Barcelona, Catalonia, Spain).As its two predecessors, its main theme was ensembles of supervised and unsupervised algorithms ¿ advanced machinelearning and data mining technique. Unlike a single classification or clustering algorithm, an ensemble is a groupof algorithms, each of which first independently solves the task at hand by assigning a class or cluster label(voting) to instances in a dataset and after that all votes are combined together to produce the final class orcluster membership. As a result, ensembles often outperform best single algorithms in many real-world problems.This book consists of 14 chapters, each of which can be read independently of the others. In addition to twoprevious SUEMA editions, also published by Springer, many chapters in the current book include pseudo code and/orprogramming code of the algorithms described in them. This was done in order to facilitate ensemble adoption inpractice and to help to both researchers and engineers developing ensemble applications.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 276 pp. Englisch.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9783662507063
- Titel
- Ensembles in Machine Learning Applications
- Autor
- Oleg Okun
- Verlag
- Springer, Springer Aug 2016
- Erscheinungsjahr
- 2016
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 3662507064
- ISBN-13
- 9783662507063
- Artikelgewicht
- 423 Gramm
- Abmessungen
- 235x155x16 mm
- Serie
- Buch 28 von 538: Studies in Computational Intelligence
and their Applications (SUEMA) that was held in conjunction with the European Conference on Machine Learning and
Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML/PKDD 2010, Barcelona, Catalonia, Spain).
As its two predecessors, its main theme was ensembles of supervised and unsupervised algorithms – advanced machine
learning and data mining technique. Unlike a single classification or clustering algorithm, an ensemble is a group
of algorithms, each of which first independently solves the task at hand by assigning a class or cluster label
(voting) to instances in a dataset and after that all votes are combined together to produce the final class or
cluster membership. As a result, ensembles often outperform best single algorithms in many real-world problems.
This book consists of 14 chapters, each of which can be read independently of the others. In addition to two
previous SUEMA editions, also published by Springer, many chapters in the current book include pseudo code and/or
programming code of the algorithms described in them. This was done in order to facilitate ensemble adoption in
practice and to help to both researchers and engineers developing ensemble applications.
„Inhaltsangabe“ gehört möglicherweise zu einer anderen Auflage dieses Titels.
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and their Applications (SUEMA) that was held in conjunction with the European Conference on Machine Learning and
Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML/PKDD 2010, Barcelona, Catalonia, Spain).
As its two predecessors, its main theme was ensembles of supervised and unsupervised algorithms – advanced machine
learning and data mining technique. Unlike a single classification or clustering algorithm, an ensemble is a group
of algorithms, each of which first independently solves the task at hand by assigning a class or cluster label
(voting) to instances in a dataset and after that all votes are combined together to produce the final class or
cluster membership. As a result, ensembles often outperform best single algorithms in many real-world problems.
This book consists of 14 chapters, each of which can be read independently of the others. In addition to two
previous SUEMA editions, also published by Springer, many chapters in the current book include pseudo code and/or
programming code of the algorithms described in them. This was done in order to facilitate ensemble adoption in
practice and to help to both researchers and engineers developing ensemble applications.
„Über diesen Titel“ gehört möglicherweise zu einer anderen Auflage dieses Titels.
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