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Multi-Objective Machine Learning

Multi-Objective Machine Learning
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
Hinweise auf parallele Ausgaben 253027365 Buchausg. u.d.T.: ‡Multi-objective machine learning
ISBN 978-3-540-30676-4
Name Jin, Yaochu
T I T E L Multi-Objective Machine Learning
Verlagsort Berlin, Heidelberg
Verlag Springer Berlin Heidelberg
Erscheinungsjahr 2006
2006
Umfang Online-Ressource (XIII, 660 p. Also available online, digital)
Reihe Studies in Computational Intelligence ; 16
Notiz / Fußnoten Includes bibliographical references and index
Titelhinweis Buchausg. u.d.T.: ‡Multi-objective machine learning
ISBN ISBN 978-3-540-33019-6
Klassifikation MAT003000
*68T05
68-06
00B15
TBJ
TEC009000
519
004
510
TA329-348
TA640-643
ST 302
Kurzbeschreibung Multi-Objective Clustering, Feature Extraction and Feature Selection -- Feature Selection Using Rough Sets -- Multi-Objective Clustering and Cluster Validation -- Feature Selection for Ensembles Using the Multi-Objective Optimization Approach -- Feature Extraction Using Multi-Objective Genetic Programming -- Multi-Objective Learning for Accuracy Improvement -- Regression Error Characteristic Optimisation of Non-Linear Models -- Regularization for Parameter Identification Using Multi-Objective Optimization -- Multi-Objective Algorithms for Neural Networks Learning -- Generating Support Vector Machines Using Multi-Objective Optimization and Goal Programming -- Multi-Objective Optimization of Support Vector Machines -- Multi-Objective Evolutionary Algorithm for Radial Basis Function Neural Network Design -- Minimizing Structural Risk on Decision Tree Classification -- Multi-objective Learning Classifier Systems -- Multi-Objective Learning for Interpretability Improvement -- Simultaneous Generation of Accurate and Interpretable Neural Network Classifiers -- GA-Based Pareto Optimization for Rule Extraction from Neural Networks -- Agent Based Multi-Objective Approach to Generating Interpretable Fuzzy Systems -- Multi-objective Evolutionary Algorithm for Temporal Linguistic Rule Extraction -- Multiple Objective Learning for Constructing Interpretable Takagi-Sugeno Fuzzy Model -- Multi-Objective Ensemble Generation -- Pareto-Optimal Approaches to Neuro-Ensemble Learning -- Trade-Off Between Diversity and Accuracy in Ensemble Generation -- Cooperative Coevolution of Neural Networks and Ensembles of Neural Networks -- Multi-Objective Structure Selection for RBF Networks and Its Application to Nonlinear System Identification -- Fuzzy Ensemble Design through Multi-Objective Fuzzy Rule Selection -- Applications of Multi-Objective Machine Learning -- Multi-Objective Optimisation for Receiver Operating Characteristic Analysis -- Multi-Objective Design of Neuro-Fuzzy Controllers for Robot Behavior Coordination -- Fuzzy Tuning for the Docking Maneuver Controller of an Automated Guided Vehicle -- A Multi-Objective Genetic Algorithm for Learning Linguistic Persistent Queries in Text Retrieval Environments -- Multi-Objective Neural Network Optimization for Visual Object Detection.
2. Kurzbeschreibung Recently, increasing interest has been shown in applying the concept of Pareto-optimality to machine learning, particularly inspired by the successful developments in evolutionary multi-objective optimization. It has been shown that the multi-objective approach to machine learning is particularly successful to improve the performance of the traditional single objective machine learning methods, to generate highly diverse multiple Pareto-optimal models for constructing ensembles models and, and to achieve a desired trade-off between accuracy and interpretability of neural networks or fuzzy systems. This monograph presents a selected collection of research work on multi-objective approach to machine learning, including multi-objective feature selection, multi-objective model selection in training multi-layer perceptrons, radial-basis-function networks, support vector machines, decision trees, and intelligent systems.
1. Schlagwortkette Maschinelles Lernen
Mehrkriterielle Optimierung
Aufsatzsammlung
Online-Publikation
1. Schlagwortkette ANZEIGE DER KETTE Maschinelles Lernen -- Mehrkriterielle Optimierung -- Aufsatzsammlung -- Online-Publikation
2. Schlagwortkette Maschinelles Lernen
Mehrkriterielle Optimierung
Evolutionsstrategie
2. Schlagwortkette ANZEIGE DER KETTE Maschinelles Lernen -- Mehrkriterielle Optimierung -- Evolutionsstrategie
3. Schlagwortkette Maschinelles Lernen
Mehrkriterielle Optimierung
Merkmalsextraktion
3. Schlagwortkette ANZEIGE DER KETTE Maschinelles Lernen -- Mehrkriterielle Optimierung -- Merkmalsextraktion
4. Schlagwortkette Maschinelles Lernen
Mehrkriterielle Optimierung
Soft Computing
4. Schlagwortkette ANZEIGE DER KETTE Maschinelles Lernen -- Mehrkriterielle Optimierung -- Soft Computing
5. Schlagwortkette Maschinelles Lernen
Mehrkriterielle Optimierung
ANZEIGE DER KETTE Maschinelles Lernen -- Mehrkriterielle Optimierung
6. Schlagwortkette Maschinelles Lernen
Mehrkriterielle Optimierung
Evolutionsstrategie
ANZEIGE DER KETTE Maschinelles Lernen -- Mehrkriterielle Optimierung -- Evolutionsstrategie
7. Schlagwortkette Maschinelles Lernen
Mehrkriterielle Optimierung
Merkmalsextraktion
ANZEIGE DER KETTE Maschinelles Lernen -- Mehrkriterielle Optimierung -- Merkmalsextraktion
8. Schlagwortkette Maschinelles Lernen
Mehrkriterielle Optimierung
Soft Computing
ANZEIGE DER KETTE Maschinelles Lernen -- Mehrkriterielle Optimierung -- Soft Computing
SWB-Titel-Idn 264360567
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttp://dx.doi.org/10.1007/3-540-33019-4
Internetseite / Link Volltext
Siehe auch Volltext
Siehe auch Inhaltstext
Siehe auch Cover
Siehe auch Inhaltstext
Kataloginformation500115149 Datensatzanfang . Kataloginformation500115149 Seitenanfang .
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