Exploiting the Power of Group Differences
Lingua: inglese
Editore: Springer, Palgrave Macmillan Feb 2019, 2019
- Brossura
- Nuovo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book presents pattern-based problem-solving methods for a variety of machine learning and data analysis problems. The methods are all based on techniques that exploit the power of group differences. They make use of group differences represented using emerging patterns (aka contrast patterns), which are patterns that match significantly different numbers of instances in different data groups. A large number of applications outside of the computing discipline are also included.Emerging patterns (EPs) are useful in many ways. EPs can be used as features, as simple classifiers, as subpopulation signatures/characterizations, and as triggering conditions for alerts. EPs can be used in gene ranking for complex diseases since they capture multi-factor interactions. The length of EPs can be used to detect anomalies, outliers, and novelties. Emerging/contrast pattern based methods for clustering analysis and outlier detection do not need distance metrics, avoiding pitfalls of the latter in exploratory analysis of high dimensional data. EP-based classifiers can achieve good accuracy even when the training datasets are tiny, making them useful for exploratory compound selection in drug design. EPs can serve as opportunities in opportunity-focused boosting and are useful for constructing powerful conditional ensembles. EP-based methods often produce interpretable models and results. In general, EPs are useful for classification, clustering, outlier detection, gene ranking for complex diseases, prediction model analysis and improvement, and so on.EPs are useful for many tasks because they represent group differences, which have extraordinary power. Moreover, EPs represent multi-factor interactions, whose effective handling is of vital importance and is a major challenge in many disciplines.Based on the results presented in this book, one can clearly say that patterns are useful, especially when they are linked to issues of interest.We believe that many effective ways to exploit group differences' power still remain to be discovered. Hopefully this book will inspire readers to discover such new ways, besides showing them existing ways, to solve various challenging problems.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 148 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783031007859
- Titolo
- Exploiting the Power of Group Differences
- Autore
- Guozhu Dong
- Editore
- Springer, Palgrave Macmillan Feb 2019
- Anno di pubblicazione
- 2019
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031007859
- ISBN 13
- 9783031007859
- Peso dell'articolo
- 291 grammi
- Dimensioni
- 235x191x9 mm
This book presents pattern-based problem-solving methods for a variety of machine learning and data analysis problems. The methods are all based on techniques that exploit the power of group differences. They make use of group differences represented using emerging patterns (aka contrast patterns), which are patterns that match significantly different numbers of instances in different data groups. A large number of applications outside of the computing discipline are also included.
Emerging patterns (EPs) are useful in many ways. EPs can be used as features, as simple classifiers, as subpopulation signatures/characterizations, and as triggering conditions for alerts. EPs can be used in gene ranking for complex diseases since they capture multi-factor interactions. The length of EPs can be used to detect anomalies, outliers, and novelties. Emerging/contrast pattern based methods for clustering analysis and outlier detection do not need distance metrics, avoiding pitfalls of the latter in exploratory analysis of high dimensional data. EP-based classifiers can achieve good accuracy even when the training datasets are tiny, making them useful for exploratory compound selection in drug design. EPs can serve as opportunities in opportunity-focused boosting and are useful for constructing powerful conditional ensembles. EP-based methods often produce interpretable models and results. In general, EPs are useful for classification, clustering, outlier detection, gene ranking for complex diseases, prediction model analysis and improvement, and so on.
EPs are useful for many tasks because they represent group differences, which have extraordinary power. Moreover, EPs represent multi-factor interactions, whose effective handling is of vital importance and is a major challenge in many disciplines.
Based on the results presented in this book, one can clearly say that patterns are useful, especially when they are linked to issues of interest.
We believe that many effective ways to exploit group differences' power still remain to be discovered. Hopefully this book will inspire readers to discover such new ways, besides showing them existing ways, to solve various challenging problems.
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