Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
This book presents novel classification algorithms for four challenging prediction tasks, namely learning from imbalanced, semi-supervised, multi-instance and multi-label data. The methods are based on fuzzy rough set theory, a mathematical framework used to model uncertainty in data. The book makes two main contributions: helping readers gain a deeper understanding of the underlying mathematical theory; and developing new, intuitive and well-performing classification approaches. The authors bridge the gap between the theoretical proposals of the mathematical model and important challenges in machine learning. The intended readership of this book includes anyone interested in learning more about fuzzy rough set theory and how to use it in practical machine learning contexts. Although the core audience chiefly consists of mathematicians, computer scientists and engineers, the content will also be interesting and accessible to students and professionals from a range of other fields.