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How Fuzzy Concepts Contribute to Machine Learning - Couverture rigide
Livre 179 sur 183: Studies in Fuzziness and Soft Computing
Synopsis
Chapter 1: Preliminaries.- Chapter 2: A Definition for Hesitant Fuzzy Partitions.- Chapter 3: Unsupervised Feature Selection Method. Chapter 4: Fuzzy Partitioning of Continuous Attributes.- Chapter 5: Comparing Different Stopping Criteria.
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How Fuzzy Concepts Contribute to Machine Learning (eng)
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How Fuzzy Concepts Contribute to Machine Learning: 416 (Studies in Fuzziness and Soft Computing, 416) [Hardcover] [Feb 16, 2022] Eftekhari, Mahdi; Mehrpooya, Adel; Saberi-Movahed, Farid and Torra, Vicenç
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How Fuzzy Concepts Contribute to Machine Learning (Studies in Fuzziness and Soft Computing, 416)
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How Fuzzy Concepts Contribute to Machine Learning
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Springer International Publishing Feb 2022, 2022
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ISBN 13 : 9783030940652
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book introduces somecontemporaryapproacheson the application offuzzy and hesitant fuzzy sets in machine learning tasks such asclassification, clustering and dimensionreduction.Manysituationsarisein machine learning algorithmsinwhichapplying methods for uncertaintymodeling andmulti-criteriadecision making can lead toabetterunderstanding ofalgorithms behavior as well as achievinggood performances.Specifically,the present book is a collection of novel viewpointson howfuzzy andhesitant fuzzy conceptscan beappliedtodata uncertainty modeling aswell asbeing used to solvemulti-criteria decisionmaking challengesraised in machine learning problems. Using the multi-criteria decisionmaking framework, the book shows how different algorithms, rather thanhuman experts,areemployedto determine membership degrees. The book is expected to bring closerthe communities of pure mathematicians of fuzzysets and data scientists. 180 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783030940652
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Springer International Publishing, 2022
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Gebunden. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Recent research on the application of fuzzy and hesitant fuzzy sets in machine learning tasksShows how fuzzy concepts can be used to solve multi-criteria decision making challenges raised in machine learningBrings closer the communities of. N° de réf. du vendeur 537437857
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How Fuzzy Concepts Contribute to Machine Learning
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Springer, Springer Feb 2022, 2022
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ISBN 13 : 9783030940652
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book introduces some contemporary approaches on the application of fuzzy and hesitant fuzzy sets in machine learning tasks such as classification, clustering and dimension reduction. Many situations arise in machine learning algorithms in which applying methods for uncertainty modeling and multi-criteria decision making can lead to a better understanding of algorithms behavior as well as achieving good performances. Specifically, the present book is a collection of novel viewpoints on how fuzzy and hesitant fuzzy concepts can be applied to data uncertainty modeling as well as being used to solve multi-criteria decision making challenges raised in machine learning problems. Using the multi-criteria decision making framework, the book shows how different algorithms, rather than human experts, are employed to determine membership degrees. The book is expected to bring closer the communities of pure mathematicians of fuzzy sets and data scientists.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 180 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783030940652
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How Fuzzy Concepts Contribute to Machine Learning
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Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book introduces somecontemporaryapproacheson the application offuzzy and hesitant fuzzy sets in machine learning tasks such asclassification, clustering and dimensionreduction.Manysituationsarisein machine learning algorithmsinwhichapplying methods for uncertaintymodeling andmulti-criteriadecision making can lead toabetterunderstanding ofalgorithms behavior as well as achievinggood performances.Specifically,the present book is a collection of novel viewpointson howfuzzy andhesitant fuzzy conceptscan beappliedtodata uncertainty modeling aswell asbeing used to solvemulti-criteria decisionmaking challengesraised in machine learning problems. Using the multi-criteria decisionmaking framework, the book shows how different algorithms, rather thanhuman experts,areemployedto determine membership degrees. The book is expected to bring closerthe communities of pure mathematicians of fuzzysets and data scientists. N° de réf. du vendeur 9783030940652
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