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Interpretability of Computational Intelligence-Based Regression Models (eBook)

eBook Download: PDF
2015 | 1st ed. 2015
82 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
9783319219424 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Interpretability of Computational Intelligence-Based Regression Models - Tamás Kenesei, János Abonyi
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The key idea of this book is that hinging hyperplanes, neural networks and support vector machines can be transformed into fuzzy models, and interpretability of the resulting rule-based systems can be ensured by special model reduction and visualization techniques. The first part of the book deals with the identification of hinging hyperplane-based regression trees. The next part deals with the validation, visualization and structural reduction of neural networks based on the transformation of the hidden layer of the network into an additive fuzzy rule base system. Finally, based on the analogy of support vector regression and fuzzy models, a three-step model reduction algorithm is proposed to get interpretable fuzzy regression models on the basis of support vector regression.

The authors demonstrate real-world use of the algorithms with examples taken from process engineering, and they support the text with downloadable Matlab code. The book is suitable for researchers, graduate students and practitioners in the areas of computational intelligence and machine learning.

Introduction.- Interpretability of Hinging Hyperplanes.- Interpretability of Neural Networks.- Interpretability of Support Vector Machines.- Summary.

Erscheint lt. Verlag 22.10.2015
Reihe/Serie SpringerBriefs in Computer Science
SpringerBriefs in Computer Science
Zusatzinfo X, 82 p. 34 illus., 14 illus. in color.
Verlagsort Cham
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Informatik Datenbanken
Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Schlagworte Fuzzy c-Regression Clustering • Fuzzy Logic • Hinging Hyperplanes • Model Interpretability • Model Predictive Control • Model Reduction • Neural networks • non-linear regression • Recommender Systems • regression trees • support vector regression • Visualisation
ISBN-13 9783319219424 / 9783319219424
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