Multi-Objective Machine Learning
Yaochu Jin
جون 2007 · Springer Science & Business Media
5.0star
3 جائزےreport
ای بک
660
صفحات
reportدرجہ بندیوں اور جائزوں کی تصدیق نہیں کی جاتی ہے مزید جانیں
اس ای بک کے بارے میں
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.
درجہ بندی اور جائزے
5.0
3 جائزے
اس ای بک کی درجہ بندی کریں
ہمیں اپنی رائے سے نوازیں۔
پڑھنے کی معلومات
اسمارٹ فونز اور ٹیب لیٹس
Android اور iPad/iPhone.کیلئے Google Play کتابیں ایپ انسٹال کریں۔ یہ خودکار طور پر آپ کے اکاؤنٹ سے سینک ہو جاتی ہے اور آپ جہاں کہیں بھی ہوں آپ کو آن لائن یا آف لائن پڑھنے دیتی ہے۔
لیپ ٹاپس اور کمپیوٹرز
آپ اپنے کمپیوٹر کے ویب براؤزر کا استعمال کر کے Google Play پر خریدی گئی آڈیو بکس سن سکتے ہیں۔
ای ریڈرز اور دیگر آلات
Kobo ای ریڈرز جیسے ای-انک آلات پر پڑھنے کے لیے، آپ کو ایک فائل ڈاؤن لوڈ کرنے اور اسے اپنے آلے پر منتقل کرنے کی ضرورت ہوگی۔ فائلز تعاون یافتہ ای ریڈرز کو منتقل کرنے کے لیے تفصیلی ہیلپ سینٹر کی ہدایات کی پیروی کریں۔
