Ensembles in Machine Learning Applications - Couverture rigide
Livre 28 sur 538: Studies in Computational Intelligence
Synopsis
This book collects papers from the 3rd Workshop on Supervised and Unsupervised Ensemble Methods and their Applications (SUEMA), held as part of the 2010 European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases.
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Présentation de l'éditeur
This book collects papers from the 3rd Workshop on Supervised and Unsupervised Ensemble Methods and their Applications (SUEMA), held as part of the 2010 European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases.
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Ensembles in machine learning applications. Studies in computational intelligence; Vol. 373.
Edité par
Berlin ; Heidelberg : Springer, 2011
ISBN 10 : 3642229093
ISBN 13 : 9783642229091
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OPp., gebundene Ausgabe. Etat : Befriedigend. XX, 252 S.: Ill., graph. Darst. ; 24 cm, Einband berieben. ISBN: 9783642229091 Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 680. N° de réf. du vendeur 27128
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Ensembles in Machine Learning Applications
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Springer, 2011
ISBN 10 : 3642229093
ISBN 13 : 9783642229091
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Etat : Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 272 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Keine Beschreibung verfügbar. N° de réf. du vendeur 10893917/12
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Ensembles in Machine Learning Applications
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Springer Berlin Heidelberg Sep 2011, 2011
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ISBN 13 : 9783642229091
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book contains the extended papers presented at the 3rd Workshop on Supervised and Unsupervised Ensemble Methods 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 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 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. 272 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783642229091
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ISBN 10 : 3642229093
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Buch. Etat : Neu. Ensembles in Machine Learning Applications | Oleg Okun (u. a.) | Buch | xx | Englisch | 2011 | Springer | EAN 9783642229091 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand. N° de réf. du vendeur 106889574
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Ensembles in Machine Learning Applications
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Springer-Verlag New York Inc, 2011
ISBN 10 : 3642229093
ISBN 13 : 9783642229091
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Springer Berlin Heidelberg, Springer Berlin Heidelberg Sep 2011, 2011
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Buch. Etat : Neu. 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 GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 272 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783642229091
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