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[ subject:"Artificial Intelligence." ]
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Evolutionary feature creation for en...
~
Cadena, Carlos.
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Evolutionary feature creation for ensembles.
紀錄類型:
書目-語言資料,印刷品 : Monograph/item
正題名/作者:
Evolutionary feature creation for ensembles./
作者:
Cadena, Carlos.
面頁冊數:
229 p.
附註:
Source: Masters Abstracts International, Volume: 46-04, page: 2147.
Contained By:
Masters Abstracts International46-04.
標題:
Artificial Intelligence. -
電子資源:
http://pqdd.sinica.edu.tw/twdaoapp/servlet/advanced?query=MR36488
ISBN:
9780494364888
Evolutionary feature creation for ensembles.
Cadena, Carlos.
Evolutionary feature creation for ensembles.
- 229 p.
Source: Masters Abstracts International, Volume: 46-04, page: 2147.
Thesis (M.Eng.)--Ecole de Technologie Superieure (Canada), 2008.
Les techniques evolutives sont utilisees pour construire des caracteristiques afin d'engendrer des ensembles. Ces techniques utilisent la programmation genetique pour creer de nouvelles caracteristiques a partir des attributs originaux. Par ces techniques, des caracteristiques evoluees sont creees sequentiellement a partir des caracteristiques precedemment decouvertes au cours de l'evolution (Bot, 2001). Nous avons apporte deux ameliorations au modele par l'utilisation de la validation globale pour raffiner le critere d'arret et aussi pour controler le surapprentissage et l'execution parallele utilisant la methode des iles.
ISBN: 9780494364888Subjects--Topical Terms:
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Thesis (M.Eng.)--Ecole de Technologie Superieure (Canada), 2008.
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Les techniques evolutives sont utilisees pour construire des caracteristiques afin d'engendrer des ensembles. Ces techniques utilisent la programmation genetique pour creer de nouvelles caracteristiques a partir des attributs originaux. Par ces techniques, des caracteristiques evoluees sont creees sequentiellement a partir des caracteristiques precedemment decouvertes au cours de l'evolution (Bot, 2001). Nous avons apporte deux ameliorations au modele par l'utilisation de la validation globale pour raffiner le critere d'arret et aussi pour controler le surapprentissage et l'execution parallele utilisant la methode des iles.
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La methode des sous-espaces aleatoires permet de generer des classificateurs. Ces derniers sont evolues puis combines pour generer des ensembles. Deux strategies de combinaison ont ete proposees dans ce memoire: la combinaison de classificateurs evolues caracteristique par caracteristique et la combinaison avec controle explicite du surapprentissage. La performance ainsi obtenue est legerement superieure a un ensemble genere par des sous-espaces aleatoires non evolues.
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