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.
The material in the book is useful for the beginners, graduate students and teachers working in the fields of pattern recognition, image processing, machine learning, and computational intelligence. This book is also fruitful for scientists, researchers, and engineers who want to develop their improved performance classification models for pattern recognition / classification problems. This book focuses the development of various classification models using genetic programming (GP) optimization. This technique is employed in various stages of the pattern classification. The success of classification system highly depends on the improvement of its classification stage. The book has investigated the potential of genetic programming search space to optimize the performance of various machine-learning approaches including linear, support vector machines, statistical, and nearest neighbor. The main advantage of GP technique is that,during training, it automatically selection suitable component classifiers for optimal combination. In the book, the improved performance of composite classifiers is evaluated for various pattern classification problems.