Adaptive learning by genetic algorithms [Texte imprimé] / Herbert Dawid

Public ISBD Titre : Adaptive learning by genetic algorithms [Texte imprimé] : analytical results and applications to economic models Type de document : texte imprimé Auteurs : Herbert Dawid Mention d'édition : 2nd rev. and enl. ed. Editeur : Berlin : Springer Année de publication : 1999 Importance : xiii-200 p. Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-540-65607-4 Prix : 12000.00 Langues : Anglais (eng) Catégories : 510 Mathématiques Mots-clés : Economics : Mathematical models  Genetic algorithms  Economie politique : Modèles mathématiques  Algorithmes génétiques Index. décimale : 511.8 Adaptive learning by genetic algorithms [Texte imprimé] : analytical results and applications to economic models [texte imprimé] / Herbert Dawid  . -  2nd rev. and enl. ed. . - Berlin : Springer, 1999 . - xiii-200 p. : ill. ; 24 cm. ISBN : 978-3-540-65607-4 : 12000.00 Langues : Anglais (eng) Catégories : 510 Mathématiques Mots-clés : Economics : Mathematical models  Genetic algorithms  Economie politique : Modèles mathématiques  Algorithmes génétiques Index. décimale : 511.8

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102197	511.8 DAW.	Livre	Bibliothèque Centrale de l'Université de Bouira	Fonds Français	Disponible

Eléments de classification [Texte imprimé] / François Brucker

Public ISBD Titre : Eléments de classification [Texte imprimé] : aspects combinatoires et algorithmiques Type de document : texte imprimé Auteurs : François Brucker ; Jean-Pierre Barthélemy Editeur : Paris : Hermes sciences Année de publication : 2007 Autre Editeur : Lavoisier Collection : (Collection Méthodes stochastiques appliquées, ISSN 1956-6808) Importance : 438 p. Présentation : graph., fig., tabl. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7462-1435-4 Prix : 19400.00 Note générale : Bibliogr. p. 415-432. Index Langues : Français (fre) Catégories : 510 Mathématiques (manuels scolaires, mathématiques pures) Mots-clés : assification : Modèles mathématiques  Théorie des ensembles  Algorithmes Index. décimale : 511.8 Résumé : L'objectif de la classification est de regrouper des objets d'étude selon des critères de ressemblance et de séparer ceux qui sont dissemblables selon des critères de séparation. Eléments de classification met l'accent sur des comparaisons à l'aide de dissimilarités. Lorsque la description des données est de nature qualitative, des pratiques de recodage permettent de se ramener dans un cadre proprement métrique (appelé espace de représentation). Après une étude des modèles classiques (partitions, hiérarchies, etc.), cet ouvrage s'intéresse à des modèles admettant des classes « empiétantes » et établit des théorèmes de bijection entre ces systèmes de classes et des modèles de dissimilarités. En dépit de la difficulté algorithmique des problèmes de classification, il met en évidence diverses instances polynomiales que des algorithmes exacts peuvent résoudre. Il présente aussi, lorsque la situation s'y prête, des algorithmes heuristiques. Eléments de classification [Texte imprimé] : aspects combinatoires et algorithmiques [texte imprimé] / François Brucker ; Jean-Pierre Barthélemy . - Paris : Hermes sciences : Lavoisier, 2007 . - 438 p. : graph., fig., tabl. ; 24 cm. - ((Collection Méthodes stochastiques appliquées, ISSN 1956-6808)) . ISBN : 978-2-7462-1435-4 : 19400.00 Bibliogr. p. 415-432. Index Langues : Français (fre) Catégories : 510 Mathématiques (manuels scolaires, mathématiques pures) Mots-clés : assification : Modèles mathématiques  Théorie des ensembles  Algorithmes Index. décimale : 511.8 Résumé : L'objectif de la classification est de regrouper des objets d'étude selon des critères de ressemblance et de séparer ceux qui sont dissemblables selon des critères de séparation. Eléments de classification met l'accent sur des comparaisons à l'aide de dissimilarités. Lorsque la description des données est de nature qualitative, des pratiques de recodage permettent de se ramener dans un cadre proprement métrique (appelé espace de représentation). Après une étude des modèles classiques (partitions, hiérarchies, etc.), cet ouvrage s'intéresse à des modèles admettant des classes « empiétantes » et établit des théorèmes de bijection entre ces systèmes de classes et des modèles de dissimilarités. En dépit de la difficulté algorithmique des problèmes de classification, il met en évidence diverses instances polynomiales que des algorithmes exacts peuvent résoudre. Il présente aussi, lorsque la situation s'y prête, des algorithmes heuristiques.

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102321	511.8 BRU.	Livre	Bibliothèque Centrale de l'Université de Bouira	Fonds Français	Disponible

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