Multi-Objective Machine Learning
Yaochu Jin
juni 2007 · Springer Science & Business Media
5,0star
3 anmeldelserreport
E-bok
660
Sider
reportVurderinger og anmeldelser blir ikke kontrollert Finn ut mer
Om denne e-boken
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.
Vurderinger og anmeldelser
5,0
3 anmeldelser
Vurder denne e-boken
Fortell oss hva du mener.
Hvordan lese innhold
Smarttelefoner og nettbrett
Installer Google Play Bøker-appen for Android og iPad/iPhone. Den synkroniseres automatisk med kontoen din og lar deg lese både med og uten nett – uansett hvor du er.
Datamaskiner
Du kan lytte til lydbøker du har kjøpt på Google Play, i nettleseren på datamaskinen din.
Lesebrett og andre enheter
For å lese på lesebrett som Kobo eReader må du laste ned en fil og overføre den til enheten din. Følg den detaljerte veiledningen i brukerstøtten for å overføre filene til støttede lesebrett.
