Improving Classifier Generalization

Il libro "Improving Classifier Generalization" offre un'analisi approfondita delle tecniche per migliorare le prestazioni di generalizzazione negli approcci di classificazione. Tratta una varietà di metodi per ottimizzare l'accuratezza della classificazione attraverso numerosi casi studio, che spaziano dai dataset del UCI Repository a sfide nella manutenzione predittiva e nella diagnosi del cancro. Un focus particolare è dedicato a linee guida dettagliate per affrontare i dati delle serie temporali e alla discussione di due casi studio reali nel campo del monitoraggio delle condizioni. Inoltre, vengono evidenziati i vari aspetti che i data scientist devono considerare prima di definire il loro approccio a un problema di classificazione. Il libro offre anche una panoramica dello stato attuale della tecnologia per migliorare la generalizzazione della classificazione e presenta i contributi degli autori, tra cui classificatori innovativi e approcci per integrare il deep learning in classificatori basati su regole fuzzy. Quest'opera rappresenta una preziosa referenza per ricercatori e studenti nei campi dell'apprendimento automatico, del monitoraggio della salute, della manutenzione predittiva, dell'analisi delle serie temporali e della classificazione dei dati di espressione genica.