Machine learning algorithms models (33 Ergebnisse)
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Kartoniert / Broschiert. Zustand: New. KlappentextRefuel your AI Models and ML applications with High-Quality Optimization and Search SolutionsKey FeaturesComplete coverage on practical implementation of genetic algorithms.Intuitive explanations and visualizations supply theo.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Doctoral Thesis / Dissertation from the year 2017 in the subject Engineering - Computer Engineering, grade: 100.00/100.00, Çukurova University, language: English, abstract: The purpose of this thesis is twofold. The first purpose is to develop new hy…brid feature selection-based maximal oxygen uptake (VO2max) prediction models using for the first time the double and triple combinations of maximal, submaximal and questionnaire variables. Several machine learning methods including Support Vector Machine, artificial neural network-based and tree-structured methods combined individually with three feature selectors Relief-F, minimum redundancy maximum relevance (mRMR) and maximum-likelihood feature selector (MLFS) have been applied for model development. The second purpose is to design a new ensemble feature selector, which aggregates the consensus properties of Relief-F, mRMR and MLFS to produce more robust decisions about the set of relevantly identified VO2max predictors and to create more accurate prediction models. Using 10-fold cross validation on three different datasets, the performance of prediction models has been evaluated by calculating their multiple correlation coefficients (R¿s) and root mean squared errors (RMSE¿s). The results show that compared with the results of the other regular feature selection-based models in literature, the reported values of R and RMSE of the hybrid models in this thesis are considerably more accurate. Furthermore, prediction models based on the proposed ensemble feature selector outperform the models created by individually using the Relief-F, mRMR or MLFS, achieving similar or ideally up to 12.46% lower error rates on the average.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Predicting Crude Oil Price in Nigeria with Machine Learning Models | Machine Learning Algorithms | Tayo Ogundunmade (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2022 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786205511022 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osn…abrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Self-driving cars, natural language recognition, and online recommendation engines are all possible thanks to Machine Learning. Now you can create your own genetic algorithms, nature-inspired swarms, Monte Carlo simulations, cellular automata, and clusters. Learn how to test your ML code and…dive into even more advanced topics. If you are a beginner-to-intermediate programmer keen to understand machine learning, this book is for you.Discover machine learning algorithms using a handful of self-contained recipes. Build a repertoire of algorithms, discovering terms and approaches that apply generally. Bake intelligence into your algorithms, guiding them to discover good solutions to problems.In this book, you will:- Use heuristics and design fitness functions.- Build genetic algorithms.- Make nature-inspired swarms with ants, bees and particles.- Create Monte Carlo simulations.- Investigate cellular automata.- Find minima and maxima, using hill climbing and simulated annealing.- Try selection methods, including tournament and roulette wheels.- Learn about heuristics, fitness functions, metrics, and clusters.Test your code and get inspired to try new problems. Work through scenarios to code your way out of a paper bag; an important skill for any competent programmer. See how the algorithms explore and learn by creating visualizations of each problem. Get inspired to design your own machine learning projects and become familiar with the jargon.What You Need:>= C++11), Python (2.x or 3.x) and JavaScript (using the HTML5 canvas). Also uses matplotlib and some open source libraries, including SFML, Catch and Cosmic-Ray. These plotting and testing libraries are not required but their use will give you a fuller experience. Armed with just a text editor and compiler/interpreter for your language of choice you can still code along from the general algorithm descriptions.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Development of New Hybrid Models for Prediction of Maximal Oxygen Uptake (VO2max) Using Machine Learning Methods Combined with Feature Selection Algorithms | Fatih Abut | Taschenbuch | Englisch | 2022 | GRIN Verlag | EAN 9783346551078 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengerich…er Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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paperback. Zustand: Gut. 192 Seiten; 9781627051972.3 Gewicht in Gramm: 500.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Genetic Algorithms and Machine Learning for Programmers | Create AI Models and Evolve Solutions | Frances Buontempo | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2019 | Pragmatic Programmers | EAN 9781680506204 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld…, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Machine Learning Models and Algorithms for Big Data Classification | Thinking with Examples for Effective Learning | Shan Suthaharan | Taschenbuch | Integrated Series in Information Systems | xix | Englisch | 2016 | Springer | EAN 9781489978523 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH,… Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents machine learning models and algorithms to address big data classification problems. Existing machine learning techniques like the decision tree (a hierarchical approach), random forest (an ensemble hierarchical approach), and deep learnin…g (a layered approach) are highly suitable for the system that can handle such problems. This book helps readers, especially students and newcomers to the field of big data and machine learning, to gain a quick understanding of the techniques and technologies; therefore, the theory, examples, and programs (Matlab and R) presented in this book have been simplified, hardcoded, repeated, or spaced for improvements. They provide vehicles to test and understand the complicated concepts of various topics in the field. It is expected that the readers adopt these programs to experiment with the examples, and then modify or write their own programs toward advancing their knowledge for solving more complex and challenging problems. The presentation format of this book focuses on simplicity, readability, and dependability so that both undergraduate and graduate students as well as new researchers, developers, and practitioners in this field can easily trust and grasp the concepts, and learn them effectively. It has been written to reduce the mathematical complexity and help the vast majority of readers to understand the topics and get interested in the field. This book consists of four parts, with the total of 14 chapters. The first part mainly focuses on the topics that are needed to help analyze and understand data and big data. The second part covers the topics that can explain the systems required for processing big data. The third part presents the topics required to understand and select machine learning techniques to classify big data. Finally, the fourth part concentrates on the topics that explain the scaling-up machine learning, an important solution for modern big data problems.
