Improving Classifier Generalization : Real-Time Machine Learning based Applications

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, 2022

9811950725 / 9789811950728

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book elaborately discusses techniques commonly used to improve generalization performance in classification approaches. The contents highlight methods to improve classification performance in numerous case studies: ranging from datasets of UCI repository to predictive maintenance problems and cancer classification problems. The book specifically provides a detailed tutorial on how to approach time-series classification problems and discusses two real time case studies on condition monitoring. In addition to describing the various aspects a data scientist must consider before finalizing their approach to a classification problem and reviewing the state of the art for improving classification generalization performance, it also discusses in detail the authors own contributions to the field, including MVPC - a classifier with very low VC dimension, a graphical indices based framework for reliable predictive maintenance and a novel general-purpose membership functions for Fuzzy Support Vector Machine which provides state of the art performance with noisy datasets, and a novel scheme to introduce deep learning in Fuzzy Rule based classifiers (FRCs). This volume will serve as a useful reference for researchers and students working on machine learning, health monitoring, predictive maintenance, time-series analysis, gene-expression data classification.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9789811950728

Titel
Improving Classifier Generalization : Real-Time Machine Learning based Applications
Autor
Rahul Kumar Sevakula
Verlag
Springer
Erscheinungsjahr
2022
Zustand
Neu
Einband
Buch
Sprache
Englisch
ISBN-10
9811950725
ISBN-13
9789811950728
Artikelgewicht
442 Gramm
Abmessungen
241x160x16 mm

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