Intelligent Techniques for Data Modeling Problems : Nature inspired meta-heuristics and learning models applied to time series modeling and forecasting

Langue : anglais

Edité par LAP Lambert Academic Publishing, 2012

3848434792 / 9783848434794

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Supervised learning deals with the problem of discovering models from data as relationships between input and output attributes. Two types of models are distinguished: regression models (for continuous output attributes) and classification models (for discrete output attributes). This thesis addresses both regression and classification problems with an emphasis on new applications and on presenting improved evolutionary techniques. Such techniques include Gene Expression Programming (classical and its adaptive version), Genetic Programming, and the hypernetwork model of learning (classical and its evolutionary version). Such methods can be successfully applied to many problems from various domains. This thesis presents applications for symbolic regression for inverse problems, quantum circuit design, modeling of dynamic processes, and forecasting price movement.

N° de réf. du vendeur 9783848434794

Titre
Intelligent Techniques for Data Modeling Problems : Nature inspired meta-heuristics and learning models applied to time series modeling and forecasting
Auteur
Elena B utu
Éditeur
LAP Lambert Academic Publishing
Année de publication
2012
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3848434792
ISBN à 13 chiffres
9783848434794
Poids de l'article
350 grammes
Dimensions
220x176x33 mm

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