Combining Pattern Classifiers (Hardcover)
Lingua: inglese
Editore: John Wiley & Sons Inc, New York, 2014
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- Nuovo
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Hardcover. A unified, coherent treatment of current classifier ensemble methods, from fundamentals of pattern recognition to ensemble feature selection, now in its second edition The art and science of combining pattern classifiers has flourished into a prolific discipline since the first edition of Combining Pattern Classifiers was published in 2004. Dr. Kuncheva has plucked from the rich landscape of recent classifier ensemble literature the topics, methods, and algorithms that will guide the reader toward a deeper understanding of the fundamentals, design, and applications of classifier ensemble methods. Thoroughly updated, with MATLAB code and practice data sets throughout, Combining Pattern Classifiers includes: Coverage of Bayes decision theory and experimental comparison of classifiersEssential ensemble methods such as Bagging, Random forest, AdaBoost, Random subspace, Rotation forest, Random oracle, and Error Correcting Output Code, among othersChapters on classifier selection, diversity, and ensemble feature selection With firm grounding in the fundamentals of pattern recognition, and featuring more than 140 illustrations, Combining Pattern Classifiers, Second Edition is a valuable reference for postgraduate students, researchers, and practitioners in computing and engineering. Combined classifiers, which are central to the ubiquitous performance of pattern recognition and machine learning, are generally considered more accurate than single classifiers. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. …
Codice articolo 9781118315231
- Titolo
- Combining Pattern Classifiers (Hardcover)
- Autore
- Ludmila I. Kuncheva
- Editore
- John Wiley & Sons Inc, New York
- Anno di pubblicazione
- 2014
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Hardcover
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1118315235
- ISBN 13
- 9781118315231
- Edizione
- seconda edizione
The art and science of combining pattern classifiers has flourished into a prolific discipline since the first edition of Combining Pattern Classifiers was published in 2004. Dr. Kuncheva has plucked from the rich landscape of recent classifier ensemble literature the topics, methods, and algorithms that will guide the reader toward a deeper understanding of the fundamentals, design, and applications of classifier ensemble methods.
Thoroughly updated, with MATLAB® code and practice data sets throughout, Combining Pattern Classifiers includes:
- Coverage of Bayes decision theory and experimental comparison of classifiers
- Essential ensemble methods such as Bagging, Random forest, AdaBoost, Random subspace, Rotation forest, Random oracle, and Error Correcting Output Code, among others
- Chapters on classifier selection, diversity, and ensemble feature selection
With firm grounding in the fundamentals of pattern recognition, and featuring more than 140 illustrations, Combining Pattern Classifiers, Second Edition is a valuable reference for postgraduate students, researchers, and practitioners in computing and engineering.
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Informazioni sull’autore
Ludmila Kuncheva is a Professor of Computer Science at Bangor University, United Kingdom. She has received two IEEE Best Paper awards. In 2012, Dr. Kuncheva was awarded a Fellowship to the International Association for Pattern Recognition (IAPR) for her contributions to multiple classifier systems.
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