Dealing with Imbalanced and Weakly Labelled Data in Machine Learning using Fuzzy and Rough Set Methods

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, 2018

3030046621 / 9783030046620

Serie: Buch 312 von 538 - Studies in Computational Intelligence

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents novel classification algorithms for four challenging prediction tasks, namely learning from imbalanced, semi-supervised, multi-instance and multi-label data. The methods are based on fuzzy rough set theory, a mathematical framework used to model uncertainty in data. The book makes two main contributions: helping readers gain a deeper understanding of the underlying mathematical theory; and developing new, intuitive and well-performing classification approaches. The authors bridge the gap between the theoretical proposals of the mathematical model and important challenges in machine learning.The intended readership of this book includes anyone interested in learning more about fuzzy rough set theory and how to use it in practical machine learning contexts. Although the core audience chiefly consists of mathematicians, computer scientists and engineers, the content will also be interesting and accessible to students and professionals from a range of other fields.

Bestandsnummer des Verkäufers 9783030046620

Titel
Dealing with Imbalanced and Weakly Labelled Data in Machine Learning using Fuzzy and Rough Set Methods
Autor
Sarah Vluymans
Verlag
Springer
Veröffentlichungsjahr
2018
Zustand
Neu
Einband
Buch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3030046621
ISBN-13
9783030046620
Artikelgewicht
571 Gramm
Abmessungen
241x160x21 mm
Serie
Buch 312 von 538: Studies in Computational Intelligence

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