Zustand: Gut | Seiten: 276 | Sprache: Englisch | Produktart: B�cher | This book contains the extended papers presented at the 3rd Workshop on Supervised and Unsupervised Ensemble Methods and their Applications (SUEMA) that was held in conjunction with the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML/PKDD 2010, Barcelona, Catalonia, Spain). As its two predecessors, its main theme was ensembles of supervised and unsupervised algorithms � advanced machinelearning and data mining technique. Unlike a single classification or clustering algorithm, an ensemble is a groupof algorithms, each of which first independently solves the task at hand by assigning a class or cluster label (voting) to instances in a dataset and after that all votes are combined together to produce the final class or cluster membership. As a result, ensembles often outperform best single algorithms in many real-world problems.�This book consists of 14 chapters, each of which can be read independently of the others. In addition to two previous SUEMA editions, also published by Springer, many chapters in the current book include pseudo code and/or programming code of the algorithms described in them. This was done in order to facilitate ensemble adoption in practice and to help to both researchers and engineers developing ensemble applications.

Codice articolo 29129773/3

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Dati bibliografici

Titolo

Ensembles in Machine Learning Applications

Editore

J.B. Metzler

Data di pubblicazione

2016

Lingua

Inglese

ISBN 10

3662507064

ISBN 13

9783662507063

Rilegatura

Brossura

Condizione

Gut

Cataloghi dei venditori

B�cher

Descrizione articolo

Riassunto

This book contains the extended papers presented at the 3rd Workshop on Supervised and Unsupervised Ensemble Methods
and their Applications (SUEMA) that was held in conjunction with the European Conference on Machine Learning and
Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML/PKDD 2010, Barcelona, Catalonia, Spain).
As its two predecessors, its main theme was ensembles of supervised and unsupervised algorithms – advanced machine
learning and data mining technique. Unlike a single classification or clustering algorithm, an ensemble is a group
of algorithms, each of which first independently solves the task at hand by assigning a class or cluster label
(voting) to instances in a dataset and after that all votes are combined together to produce the final class or
cluster membership. As a result, ensembles often outperform best single algorithms in many real-world problems.

This book consists of 14 chapters, each of which can be read independently of the others. In addition to two
previous SUEMA editions, also published by Springer, many chapters in the current book include pseudo code and/or
programming code of the algorithms described in them. This was done in order to facilitate ensemble adoption in
practice and to help to both researchers and engineers developing ensemble applications.

Dalla quarta di copertina

This book contains the extended papers presented at the 3rd Workshop on Supervised and Unsupervised Ensemble Methods
and their Applications (SUEMA) that was held in conjunction with the European Conference on Machine Learning and
Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML/PKDD 2010, Barcelona, Catalonia, Spain).
As its two predecessors, its main theme was ensembles of supervised and unsupervised algorithms advanced machine
learning and data mining technique. Unlike a single classification or clustering algorithm, an ensemble is a group
of algorithms, each of which first independently solves the task at hand by assigning a class or cluster label
(voting) to instances in a dataset and after that all votes are combined together to produce the final class or
cluster membership. As a result, ensembles often outperform best single algorithms in many real-world problems.

This book consists of 14 chapters, each of which can be read independently of the others. In addition to two
previous SUEMA editions, also published by Springer, many chapters in the current book include pseudo code and/or
programming code of the algorithms described in them. This was done in order to facilitate ensemble adoption in
practice and to help to both researchers and engineers developing ensemble applications.

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I rimborsi verranno effettuati senza indebito ritardo e in ogni caso non oltre 14 giorni dal giorno in cui siamo stati informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.

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