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Verbesserung von Klassifikationsverfahren Informationsgehalt der k-Nachsten-Nachbarn nutzen

Автор: Bo0mB0om » 12 февраля 2016
Verbesserung von Klassifikationsverfahren Informationsgehalt der k-Nachsten-Nachbarn nutzen

Dominik Koch, "Verbesserung von Klassifikationsverfahren: Informationsgehalt der k-Nachsten-Nachbarn nutzen"
German | ISBN: 3658114754 | 2015 | 224 pages | PDF | 2 MB




Dominik Koch weist in seinen Studien nach, dass es mit Hilfe der k-Nachsten-Nachbarn moglich ist, die Ergebnisse anderer Klassifikationsverfahren so zu verbessern, dass sie wieder eine Konkurrenz zu dem meist dominierenden Random Forest darstellen. Das von Fix und Hodges entwickelte k-Nachste-Nachbarn-Verfahren ist eines der simpelsten und zugleich intuitivsten Klassifikationsverfahren. Nichtsdestotrotz ist es in den meisten Fallen in der Lage, ziemlich gute Klassifikationsergebnisse zu liefern. Diesen Informationsgehalt der k-Nachsten-Nachbarn kann man sich zu Nutze machen, um bereits etablierte Verfahren zu verbessern. In diesem Buch werden die Auswirkungen der k-Nachsten-Nachbarn auf den Boosting-Ansatz, Lasso und Random Forest in Bezug auf binare Klassifikationsprobleme behandelt.








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