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演化機器學(xué)習(xí) 
定 價：45 元
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近年來，演化計算作為計算智能中傳統(tǒng)的優(yōu)化技術(shù)，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于求解各種數(shù)據(jù)挖掘問題，形成了一種基于遺傳的機器學(xué)習(xí)新范式學(xué)習(xí)分類器。一方面，在真實場景中采集的原始數(shù)據(jù)不可避免地包含著冗余乃至噪聲屬性的信息，這些不相關(guān)的特征將對學(xué)習(xí)分類器算法的學(xué)習(xí)性能與計算效率造成負面影響。另一方面，學(xué)習(xí)分類器以顯式規(guī)則表示目標概念，在監(jiān)督學(xué)習(xí)或強化學(xué)習(xí)機制的基礎(chǔ)上，利用演化算法對規(guī)則空間進行搜索，從而完成學(xué)習(xí)任務(wù)。規(guī)則空間的有效搜索是影響學(xué)習(xí)分類器性能的關(guān)鍵。針對上述問題，本書的主要探討內(nèi)容：一是學(xué)習(xí)分類器與特征選擇方法，重點是做兩者的整合研究，將學(xué)習(xí)分類器的分類模型構(gòu)建過程與特征選擇的特征子集搜索過程統(tǒng)一集成在基于遺傳的機器學(xué)習(xí)框架下，同時改善分類算法的預(yù)測性能與運行效率；二是從提高規(guī)則空間的搜索質(zhì)量出發(fā)，著眼于分類問題，介紹了基于分布估計算法的學(xué)習(xí)分類器。
本書可作為大數(shù)據(jù)及人工智能等相關(guān)專業(yè)的教材與參考用書。
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