Multi-Objective Machine Learning (Registro nro. 61072)
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000 -CABECERA | |
---|---|
campo de control de longitud fija | 04988nam a22005055i 4500 |
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL | |
campo de control | DE-He213 |
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN | |
campo de control | 20191012064526.0 |
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL | |
campo de control de longitud fija | cr nn 008mamaa |
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL | |
campo de control de longitud fija | 100301s2006 gw | s |||| 0|eng d |
020 64 - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO | |
Número Internacional Estándar del Libro | 9783540330196 |
-- | 978-3-540-33019-6 |
024 87 - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES | |
Número estándar o código | 10.1007/3-540-33019-4 |
Fuente del número o código | doi |
050 84 - CLASIFICACIÓN TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO | |
Número de clasificación | TA329-348 |
050 84 - CLASIFICACIÓN TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO | |
Número de clasificación | TA640-643 |
072 87 - CÓDIGO DE CATEGORÍA DE MATERIA | |
Código de categoría de materia | TBJ |
Fuente | bicssc |
072 87 - CÓDIGO DE CATEGORÍA DE MATERIA | |
Código de categoría de materia | MAT003000 |
Fuente | bisacsh |
082 ## - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY | |
Número de clasificación | 519 |
Número de edición | 23 |
001 - NÚMERO DE CONTROL | |
campo de control | 000061342 |
100 81 - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA | |
Nombre de persona | Jin, Yaochu. |
Término indicativo de función/relación | editor. |
9 (RLIN) | 114046 |
245 97 - MENCIÓN DE TÍTULO | |
Título | Multi-Objective Machine Learning |
Medio | [electronic resource] / |
Mención de responsabilidad, etc. | edited by Yaochu Jin. |
264 81 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT | |
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright | Berlin, Heidelberg : |
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante | Springer Berlin Heidelberg, |
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright | 2006. |
300 64 - DESCRIPCIÓN FÍSICA | |
Extensión | XIV, 660 p. 254 illus. |
Otras características físicas | online resource. |
336 64 - TIPO DE CONTENIDO | |
Término de tipo de contenido | text |
Código de tipo de contenido | txt |
Fuente | rdacontent |
337 64 - TIPO DE MEDIO | |
Nombre/término del tipo de medio | computer |
Código del tipo de medio | c |
Fuente | rdamedia |
338 64 - TIPO DE SOPORTE | |
Nombre/término del tipo de soporte | online resource |
Código del tipo de soporte | cr |
Fuente | rdacarrier |
347 64 - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL | |
Tipo de archivo | text file |
Formato de codificación | |
Fuente | rda |
490 81 - MENCIÓN DE SERIE | |
Mención de serie | Studies in Computational Intelligence, |
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas | 1860-949X ; |
Designación de volumen o secuencia | 16 |
505 80 - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO | |
Nota de contenido con formato | Multi-Objective Clustering, Feature Extraction and Feature Selection -- Feature Selection Using Rough Sets -- Multi-Objective Clustering and Cluster Validation -- Feature Selection for Ensembles Using the Multi-Objective Optimization Approach -- Feature Extraction Using Multi-Objective Genetic Programming -- Multi-Objective Learning for Accuracy Improvement -- Regression Error Characteristic Optimisation of Non-Linear Models -- Regularization for Parameter Identification Using Multi-Objective Optimization -- Multi-Objective Algorithms for Neural Networks Learning -- Generating Support Vector Machines Using Multi-Objective Optimization and Goal Programming -- Multi-Objective Optimization of Support Vector Machines -- Multi-Objective Evolutionary Algorithm for Radial Basis Function Neural Network Design -- Minimizing Structural Risk on Decision Tree Classification -- Multi-objective Learning Classifier Systems -- Multi-Objective Learning for Interpretability Improvement -- Simultaneous Generation of Accurate and Interpretable Neural Network Classifiers -- GA-Based Pareto Optimization for Rule Extraction from Neural Networks -- Agent Based Multi-Objective Approach to Generating Interpretable Fuzzy Systems -- Multi-objective Evolutionary Algorithm for Temporal Linguistic Rule Extraction -- Multiple Objective Learning for Constructing Interpretable Takagi-Sugeno Fuzzy Model -- Multi-Objective Ensemble Generation -- Pareto-Optimal Approaches to Neuro-Ensemble Learning -- Trade-Off Between Diversity and Accuracy in Ensemble Generation -- Cooperative Coevolution of Neural Networks and Ensembles of Neural Networks -- Multi-Objective Structure Selection for RBF Networks and Its Application to Nonlinear System Identification -- Fuzzy Ensemble Design through Multi-Objective Fuzzy Rule Selection -- Applications of Multi-Objective Machine Learning -- Multi-Objective Optimisation for Receiver Operating Characteristic Analysis -- Multi-Objective Design of Neuro-Fuzzy Controllers for Robot Behavior Coordination -- Fuzzy Tuning for the Docking Maneuver Controller of an Automated Guided Vehicle -- A Multi-Objective Genetic Algorithm for Learning Linguistic Persistent Queries in Text Retrieval Environments -- Multi-Objective Neural Network Optimization for Visual Object Detection. |
520 64 - SUMARIO, ETC. | |
Sumario, etc. | Recently, increasing interest has been shown in applying the concept of Pareto-optimality to machine learning, particularly inspired by the successful developments in evolutionary multi-objective optimization. It has been shown that the multi-objective approach to machine learning is particularly successful to improve the performance of the traditional single objective machine learning methods, to generate highly diverse multiple Pareto-optimal models for constructing ensembles models and, and to achieve a desired trade-off between accuracy and interpretability of neural networks or fuzzy systems. This monograph presents a selected collection of research work on multi-objective approach to machine learning, including multi-objective feature selection, multi-objective model selection in training multi-layer perceptrons, radial-basis-function networks, support vector machines, decision trees, and intelligent systems. |
516 64 - NOTA DE TIPO DE ARCHIVO DE ORDENADOR O DE DATOS | |
Nota de tipo de archivo de ordenador o de datos | ZDB-2-ENG |
650 80 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | Engineering. |
-- | 114047 |
650 80 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | Artificial intelligence. |
-- | 8970 |
650 80 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | Physics. |
-- | 114048 |
650 80 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | Engineering mathematics. |
-- | 9629 |
650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | Engineering. |
-- | 114047 |
650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | Appl.Mathematics/Computational Methods of Engineering. |
-- | 9631 |
650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | Artificial Intelligence (incl. Robotics). |
-- | 8973 |
650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | Complexity. |
-- | 9942 |
710 82 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA | |
Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada | SpringerLink (Online service) |
9 (RLIN) | 114049 |
773 80 - ENLACE AL DOCUMENTO FUENTE/ENTRADA DE REGISTRO ANFITRIÓN | |
Título | Springer eBooks |
776 ## - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL | |
Información de relación/Frase instructiva de referencia | Printed edition: |
Número Internacional Estándar del Libro | 9783540306764 |
830 80 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE SERIE-TÍTULO UNIFORME | |
Título uniforme | Studies in Computational Intelligence, |
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas | 1860-949X ; |
Designación de volumen o secuencia | 16 |
9 (RLIN) | 114050 |
856 ## - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS | |
Identificador Uniforme del Recurso | http://dx.doi.org/10.1007/3-540-33019-4 |
Nota pública | de clik aquí para ver el libro electrónico |
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) | |
Tipo de ítem Koha | Libro Electrónico |
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