Support Vector Machines and Evolutionary Algorithms for Classification
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Jun 2014, 2014
Serie: Libro 42 di 188 - Intelligent Systems Reference Library
- Rilegato
- Nuovo
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -When discussing classification, support vector machines are known to be a capable and efficient technique to learn and predict with high accuracy within a quick time frame. Yet, their black box means to do so make the practical users quite circumspect about relying on it, without much understanding of the how and why of its predictions. The question raised in this book is how can this ¿masked herö be made more comprehensible and friendly to the public: provide a surrogate model for its hidden optimization engine, replace the method completely or appoint a more friendly approach to tag along and offer the much desired explanations Evolutionary algorithms can do all these and this book presents such possibilities of achieving high accuracy, comprehensibility, reasonable runtime as well as unconstrained performance.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 140 pp. Englisch.
Codice articolo 9783319069401
- Titolo
- Support Vector Machines and Evolutionary Algorithms for Classification
- Autore
- Catalin Stoean
- Editore
- Springer, Springer Jun 2014
- Anno di pubblicazione
- 2014
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319069403
- ISBN 13
- 9783319069401
- Peso dell'articolo
- 383 grammi
- Dimensioni
- 241x160x14 mm
- Serie
- Libro 42 di 188: Intelligent Systems Reference Library
When discussing classification, support vector machines are known to be a capable and efficient technique to learn and predict with high accuracy within a quick time frame. Yet, their black box means to do so make the practical users quite circumspect about relying on it, without much understanding of the how and why of its predictions. The question raised in this book is how can this masked hero be made more comprehensible and friendly to the public: provide a surrogate model for its hidden optimization engine, replace the method completely or appoint a more friendly approach to tag along and offer the much desired explanations? Evolutionary algorithms can do all these and this book presents such possibilities of achieving high accuracy, comprehensibility, reasonable runtime as well as unconstrained performance.
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When discussing classification, support vector machines are known to be a capable and efficient technique to learn and predict with high accuracy within a quick time frame. Yet, their black box means to do so make the practical users quite circumspect about relying on it, without much understanding of the how and why of its predictions. The question raised in this book is how can this masked hero be made more comprehensible and friendly to the public: provide a surrogate model for its hidden optimization engine, replace the method completely or appoint a more friendly approach to tag along and offer the much desired explanations? Evolutionary algorithms can do all these and this book presents such possibilities of achieving high accuracy, comprehensibility, reasonable runtime as well as unconstrained performance.
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