Support Vector Machines and Evolutionary Algorithms for Classification Single or Together?
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Sprache:Englisch
97,99 €
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
17.09.2016
Abbildungen
XVI, 122 p. 31 illus.
Verlag
SpringerSeitenzahl
122
Maße (B/H)
15,5/23,5 cm
Gewicht
225 g
Auflage
Softcover reprint of the original 1st ed. 2014
Sprache
Englisch
ISBN
978-3-319-38243-2
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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