Assessing and Improving Prediction and Classification Theory and Algorithms in C++ /

Carry out practical, real-life assessments of the performance of prediction and classification models written in C++. This book discusses techniques for improving the performance of such models by intelligent resampling of training/testing data, combining multiple models into sophisticated committee...

Celý popis

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Hlavní autor: Masters, Timothy (Autor)
Médium: Elektronický zdroj E-kniha
Jazyk:angličtina
Vydáno: Berkeley, CA : Apress, 2018.
Vydání:1st ed. 2018.
Témata:
ISBN:9781484233368
On-line přístup: Získat plný text
Tagy: Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
Obsah:
  • 1. Assessment of Numeric Predictions
  • 2. Assessment of Class Predictions
  • 3. Resampling for Assessing Parameter Estimates
  • 4. Resampling for Assessing Prediction and Classification
  • 5. Miscellaneous Resampling Techniques
  • 6. Combining Numeric Predictions
  • 7. Combining Classification Models
  • 8. Gaiting Methods
  • 9. Information and Entropy
  • References.