Learning Classifier Systems in Data Mining
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Beschreibung
Just over thirty years after Holland first presented the outline for Learning Classifier System paradigm, the ability of LCS to solve complex real-world problems is becoming clear. In particular, their capability for rule induction in data mining has sparked renewed interest in LCS. This book brings together work by a number of individuals who are demonstrating their good performance in a variety of domains. The first contribution is arranged as follows: Firstly, the main forms of LCS are described in some detail. A number of historical uses of LCS in data mining are then reviewed before an overview of the rest of the volume is presented. The rest of this book describes recent research on the use of LCS in the main areas of machine learning data mining: classification, clustering, time-series and numerical prediction, feature selection, ensembles, and knowledge discovery. von Bull, Larry und Ester, Bernadó-Mansilla und Holmes, Joh
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Über den Autor
- Gebunden
- 336 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Kartoniert
- 760 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Gebunden
- 745 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Gebunden
- 197 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- paperback
- 380 Seiten
- Erschienen 2019
- Springer
- Gebunden
- 290 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- Kartoniert
- 296 Seiten
- Erschienen 2004
- Springer
- Gebunden
- 347 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- paperback
- 452 Seiten
- Erschienen 1991
- Springer
- Gebunden
- 250 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Gebunden
- 211 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- paperback
- 763 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- paperback
- 697 Seiten
- Erschienen 2021
- Springer
- Kartoniert
- 598 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Gebunden
- 338 Seiten
- Erschienen 2006
- Springer




