Classification Functions for Machine Learning and Data Mining
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Sprache:Englisch
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Gebundene Ausgabe
Erscheinungsdatum
15.07.2023
Verlag
SpringerSeitenzahl
144
Maße (L/B/H)
24,6/17,3/1,5 cm
Gewicht
456 g
Sprache
Englisch
ISBN
978-3-031-35346-8
The methodology described in this book involves extracting a set of rules from a training set, composed of categorical variable vectors and their corresponding classes. Unnecessary variables are eliminated, and the rules are simplified before being transformed into a sum-of-products (SOP) form. The resulting SOP exhibits the ability to generalize and predict outputs for new inputs. The effectiveness of this approach is demonstrated through numerous examples and experimental results using the University of California-Irvine (UCI) dataset.
This book is primarily intended for graduate students and researchers in the fields of logic synthesis, machine learning, and data mining. It assumes a foundational understanding of logic synthesis, while familiarity with linear algebra and statistics would be beneficial for readers.
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