Classification and Learning Using Genetic Algorithms
Lingua: inglese
Editore: Springer Berlin Heidelberg Nov 2010, 2010
- Brossura
- Nuovo
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book provides a unified framework that describes how genetic learning can be used to design pattern recognition and learning systems. It examines how a search technique, the genetic algorithm, can be used for pattern classification mainly through approximating decision boundaries. Coverage also demonstrates the effectiveness of the genetic classifiers vis-à-vis several widely used classifiers, including neural networks. 332 pp. Englisch.
Codice articolo 9783642080548
- Titolo
- Classification and Learning Using Genetic Algorithms
- Autore
- Sankar Kumar Pal
- Editore
- Springer Berlin Heidelberg Nov 2010
- Anno di pubblicazione
- 2010
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3642080545
- ISBN 13
- 9783642080548
- Peso dell'articolo
- 505 grammi
- Dimensioni
- 235x155x19 mm
This book provides a unified framework that describes how genetic learning can be used to design pattern recognition and learning systems. It provides a balanced mixture of theories, algorithms and applications, and in particular results from the bioinformatics and Web intelligence domains. The book will be useful to graduate students and researchers in computer science, electrical engineering, systems science, and information technology, both as a text and reference book. Researchers and practitioners in industry working in system design, control, pattern recognition, data mining, soft computing, bioinformatics and Web intelligence will also benefit.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
This book provides a unified framework that describes how genetic learning can be used to design pattern recognition and learning systems. The book is unique in the sense of describing how a search technique, the genetic algorithm, can be used for pattern classification mainly through approximating decision boundaries, and it demonstrates the effectiveness of the genetic classifiers vis-à-vis several widely used classifiers, including neural networks. It provides a balanced mixture of theories, algorithms and applications, and in particular results from the bioinformatics and Web intelligence domains.
This book will be useful to graduate students and researchers in computer science, electrical engineering, systems science, and information technology, both as a text and reference book. Researchers and practitioners in industry working in system design, control, pattern recognition, data mining, soft computing, bioinformatics and Web intelligence will also benefit.
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