Multi-Objective Machine Learning
Lingua: inglese
Editore: Springer, Berlin, Springer, 2006
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Recently, increasing interest has been shown in applying the concept of Pareto-optimality to machine learning, particularly inspired by the successful developments in evolutionary multi-objective optimization. It has been shown that the multi-objective approach to machine learning is particularly successful to improve the performance of the traditional single objective machine learning methods, to generate highly diverse multiple Pareto-optimal models for constructing ensembles models and, and to achieve a desired trade-off between accuracy and interpretability of neural networks or fuzzy systems. This monograph presents a selected collection of research work on multi-objective approach to machine learning, including multi-objective feature selection, multi-objective model selection in training multi-layer perceptrons, radial-basis-function networks, support vector machines, decision trees, and intelligent systems.
Codice articolo 9783540306764
- Titolo
- Multi-Objective Machine Learning
- Autore
- Yaochu Jin
- Editore
- Springer, Berlin, Springer
- Anno di pubblicazione
- 2006
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3540306765
- ISBN 13
- 9783540306764
- Peso dell'articolo
- 1062 grammi
- Dimensioni
- 235x155x38 mm
Recently, increasing interest has been shown in applying the concept of Pareto-optimality to machine learning, particularly inspired by the successful developments in evolutionary multi-objective optimization. It has been shown that the multi-objective approach to machine learning is particularly successful to improve the performance of the traditional single objective machine learning methods, to generate highly diverse multiple Pareto-optimal models for constructing ensembles models and, and to achieve a desired trade-off between accuracy and interpretability of neural networks or fuzzy systems. This monograph presents a selected collection of research work on multi-objective approach to machine learning, including multi-objective feature selection, multi-objective model selection in training multi-layer perceptrons, radial-basis-function networks, support vector machines, decision trees, and intelligent systems.
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