دانلود کتاب Verbesserung von Klassifikationsverfahren: Informationsgehalt der k-Nächsten-Nachbarn nutzen

Name: Verbesserung von Klassifikationsverfahren: Informationsgehalt der k-Nächsten-Nachbarn nutzen
Availability: InStock
Author: Dominik Koch
ISBN: 3658114754,9783658114756

by Dominik Koch

عنوان فارسی: بهبود روشهای طبقه بندی: از محتوای اطلاعاتی نزدیکترین همسایگان استفاده کنید
ناشر: Springer Spektrum
سال: 2015
ویرایش: 1
زبان: آلمانی
تعداد صفحه (نسخه چاپی - نسخه الکترونیکی): 224
شابک: 3658114754,9783658114756
نوع فایل: PDF دانلود نرم افزار مطالعه
حجم: 1.77 مگابایت

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جزییات کتاب

Dominik Koch weist in seinen Studien nach, dass es mit Hilfe der k-Nächsten-Nachbarn möglich ist, die Ergebnisse anderer Klassifikationsverfahren so zu verbessern, dass sie wieder eine Konkurrenz zu dem meist dominierenden Random Forest darstellen. Das von Fix und Hodges entwickelte k-Nächste–Nachbarn-Verfahren ist eines der simpelsten und zugleich intuitivsten Klassifikationsverfahren. Nichtsdestotrotz ist es in den meisten Fällen in der Lage, ziemlich gute Klassifikationsergebnisse zu liefern. Diesen Informationsgehalt der k-Nächsten-Nachbarn kann man sich zu Nutze machen, um bereits etablierte Verfahren zu verbessern. In diesem Buch werden die Auswirkungen der k-Nächsten-Nachbarn auf den Boosting-Ansatz, Lasso und Random Forest in Bezug auf binäre Klassifikationsprobleme behandelt.

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