Rule Extraction from Support Vector Machines

Langue : anglais

Edité par Springer Berlin Heidelberg Nov 2010, 2010

3642094635 / 9783642094637

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Support vector machines (SVMs) are one of the most active research areas in machine learning. SVMs have shown good performance in a number of applications, including text and image classification. However, the learning capability of SVMs comes at a cost - an inherent inability to explain in a comprehensible form, the process by which a learning result was reached. Hence, the situation is similar to neural networks, where the apparent lack of an explanation capability has led to various approaches aiming at extracting symbolic rules from neural networks. For SVMs to gain a wider degree of acceptance in fields such as medical diagnosis and security sensitive areas, it is desirable to offer an explanation capability. User explanation is often a legal requirement, because it is necessary to explain how a decision was reached or why it was made. This book provides an overview of the field and introduces a number of different approaches to extracting rules from support vector machines developed by key researchers. In addition, successful applications are outlined and future research opportunities are discussed. The book is an important reference for researchers and graduate students, and since it provides an introduction to the topic, it will be important in the classroom as well. Because of the significance of both SVMs and user explanation, the book is of relevance to data mining practitioners and data analysts. 276 pp. Englisch.…

N° de réf. du vendeur 9783642094637

Titre
Rule Extraction from Support Vector Machines
Auteur
Joachim Diederich
Éditeur
Springer Berlin Heidelberg Nov 2010
Année de publication
2010
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3642094635
ISBN à 13 chiffres
9783642094637
Poids de l'article
423 grammes
Dimensions
235x155x16 mm

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