Combining Pattern Classifiers
Sprache: Englisch
Verlag: John Wiley & Sons Sep 2014, 2014
- Hardcover
- Neu

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
Verkäufer:in bei ZVAB seit 14. August 2006
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Neuware - A unified, coherent treatment of current classifier ensemble methods, from fundamentals of pattern recognition to ensemble feature selection, now in its second editionThe art and science of combining pattern classifiers has flourished into a prolific discipline since the first edition of Combining Pattern Classifiers was published in 2004. Dr. Kuncheva has plucked from the rich landscape of recent classifier ensemble literature the topics, methods, and algorithms that will guide the reader toward a deeper understanding of the fundamentals, design, and applications of classifier ensemble methods.Thoroughly updated, with MATLAB(r) code and practice data sets throughout, Combining Pattern Classifiers includes:\* Coverage of Bayes decision theory and experimental comparison of classifiers\* Essential ensemble methods such as Bagging, Random forest, AdaBoost, Random subspace, Rotation forest, Random oracle, and Error Correcting Output Code, among others\* Chapters on classifier selection, diversity, and ensemble feature selectionWith firm grounding in the fundamentals of pattern recognition, and featuring more than 140 illustrations, Combining Pattern Classifiers, Second Edition is a valuable reference for postgraduate students, researchers, and practitioners in computing and engineering.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9781118315231
- Titel
- Combining Pattern Classifiers
- Autor
- Kuncheva
- Verlag
- John Wiley & Sons Sep 2014
- Erscheinungsjahr
- 2014
- Zustand
- Neu
- Einband
- Buch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 1118315235
- ISBN-13
- 9781118315231
- Auflage
- 2. Auflage
- Artikelgewicht
- 736 Gramm
- Abmessungen
- 240x161x25 mm
The art and science of combining pattern classifiers has flourished into a prolific discipline since the first edition of Combining Pattern Classifiers was published in 2004. Dr. Kuncheva has plucked from the rich landscape of recent classifier ensemble literature the topics, methods, and algorithms that will guide the reader toward a deeper understanding of the fundamentals, design, and applications of classifier ensemble methods.
Thoroughly updated, with MATLAB® code and practice data sets throughout, Combining Pattern Classifiers includes:
- Coverage of Bayes decision theory and experimental comparison of classifiers
- Essential ensemble methods such as Bagging, Random forest, AdaBoost, Random subspace, Rotation forest, Random oracle, and Error Correcting Output Code, among others
- Chapters on classifier selection, diversity, and ensemble feature selection
With firm grounding in the fundamentals of pattern recognition, and featuring more than 140 illustrations, Combining Pattern Classifiers, Second Edition is a valuable reference for postgraduate students, researchers, and practitioners in computing and engineering.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Ludmila Kuncheva is a Professor of Computer Science at Bangor University, United Kingdom. She has received two IEEE Best Paper awards. In 2012, Dr. Kuncheva was awarded a Fellowship to the International Association for Pattern Recognition (IAPR) for her contributions to multiple classifier systems.
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