Combining Pattern Classifiers
Lingua: inglese
Editore: John Wiley & Sons Sep 2014, 2014
- Rilegato
- Nuovo
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Neuware - A unified, coherent treatment of current classifier ensemble methods, from fundamentals of pattern recognition to ensemble feature selection, now in its second editionThe 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(r) 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 selectionWith 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.…
Codice articolo 9781118315231
- Titolo
- Combining Pattern Classifiers
- Autore
- Kuncheva
- Editore
- John Wiley & Sons Sep 2014
- Anno di pubblicazione
- 2014
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1118315235
- ISBN 13
- 9781118315231
- Edizione
- seconda edizione
- Peso dell'articolo
- 736 grammi
- Dimensioni
- 240x161x25 mm
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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