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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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机构

1 篇 univ carlos iii ...
1 篇 univ carlos iii ...

作者

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2 篇 英文

检索条件"主题词=Evolutionary-based Machine Learning"

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Optimizing Data Transformations for Classification Tasks

引用

10th International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated learning (IDEAL 2009)

作者： Valls, Jose M. Aler, Ricardo Univ Carlos III Madrid E-28903 Getafe Spain

ISBN: (纸本)9783642043932

Many classification algorithms use the concept of distance or similarity between patterns. Previous work has shown that it is advantageous to optimize general Euclidean distances (GED). In this paper, data transformations are optimized instead. This is equivalent to searching for GEDs, but can be applied to any learning algorithm, even if it does not use distances explicitly. Two optimization techniques have been used: a simple Local Search (LS) and the Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES). CMA-ES is an advanced evolutionary method for optimization in difficult continuous domains. Both diagonal and complete matrices have been considered. Results show that in general, complete matrices found by CMA-ES either outperform or match both Local Search, and the classifier working on the original untransformed data.

关键词： Data transformations General Euclidean Distances evolutionary Computation evolutionary-based machine learning

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Optimizing Linear and Quadratic Data Transformations for Classification Tasks

Optimizing Linear and Quadratic Data Transformations for Cla...

引用

9th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications

作者： Valls, Jose M. Aler, Ricardo Univ Carlos III Madrid Madrid Spain

ISBN: (纸本)9781424447350

Many classification algorithms use the concept of distance or similarity between patterns. Previous work has shown that it is advantageous to optimize general Euclidean distances (GED). In this paper, we optimize data transformations, which is equivalent to searching for GEDs, but can be applied to any learning algorithm, even if it does not use distances explicitly. Two optimization techniques have been used: a simple Local Search (LS) and the Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES). CMA-ES is an advanced evolutionary method for optimization in difficult continuous domains. Both diagonal and complete matrices have been considered. The method has also been extended to a quadratic non-linear transformation. Results show that in general, the transformation methods described here either outperform or match the classifier working on the original data.

关键词： Data transformations General Euclidean Distances evolutionary Computation evolutionary-based machine learning

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