Supervised and Unsupervised Ensemble Methods and their Applications
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Apr 2008, 2008
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- Nuovo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Ensembles of Clustering Methods and Their Applications.- Cluster Ensemble Methods: from Single Clusterings to Combined Solutions.- Random Subspace Ensembles for Clustering Categorical Data.- Ensemble Clustering with a Fuzzy Approach.- Collaborative Multi-Strategical Clustering for Object-Oriented Image Analysis.- Ensembles of Classification Methods and Their Applications.- Intrusion Detection in Computer Systems Using Multiple Classifier Systems.- Ensembles of Nearest Neighbors for Gene Expression Based Cancer Classification.- Multivariate Time Series Classification via Stacking of Univariate Classifiers.- Gradient Boosting GARCH and Neural Networks for Time Series Prediction.- Cascading with VDM and Binary Decision Trees for Nominal Data.- Erratum.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 196 pp. Englisch.
Codice articolo 9783540789802
- Titolo
- Supervised and Unsupervised Ensemble Methods and their Applications
- Autore
- Oleg Okun
- Editore
- Springer, Springer Apr 2008
- Anno di pubblicazione
- 2008
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3540789804
- ISBN 13
- 9783540789802
- Peso dell'articolo
- 465 grammi
- Dimensioni
- 241x160x16 mm
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Dalla quarta di copertina
This book was inspired by the last argument and resulted from the workshop on Supervised and Unsupervised Ensemble Methods and their Applications (briefly, SUEMA) organized on June 4, 2007 in Girona, Spain. This workshop was held in conjunction with the 3rd Iberian Conference on Pattern Recognition and Image Analysis and was intended to encompass the progress in the ensemble applications made by the Iberian and international scholars. Despite its small format, SUEMA attracted researchers from Spain, Portugal, France, USA, Italy, and Finland, who presented interesting ideas about using the ensembles in various practical cases. Encouraged by this enthusiastic reply, we decided to publish workshop papers in an edited book, since CD proceedings were the only media distributed among the workshop participants at that time. The book includes nine chapters divided into two parts, assembling contributions to the applications of supervised and unsupervised ensembles.
The book is intended to be primarily a reference work. It could be a good complement to two excellent books on ensemble methodology – “Combining pattern classifiers: methods and algorithms” by Ludmila Kuncheva (John Wiley & Sons, 2004) and “Decomposition methodology for knowledge discovery and data mining: theory and applications” by Oded Maimon and Lior Rokach (World Scientific, 2005).
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Emtmannsberg, BAYE, Germania
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