| Description |
In dieser Arbeit sollen die theoretischen Arbeiten "Mierswa, Ingo and Wurst, Michael. Efficient Case Based Feature Construction for Heterogeneous Learning Tasks. In J. Gama et al. (editors), Proc. of the European Conference on Machine Learning (ECML 2005)" und "Mierswa, Ingo and Wurst, Michael. Efficient Feature Construction by Meta Learning -- Guiding the Search in Meta Hypothesis Space. In Proc. of the International Conference on Machine Learning, Workshop on Meta Learning, 2005" praktisch besser umgesetzt werden und die grundlegenen Ideen einen evolutionären Algorithmus zur Merkmalsgenerierung verbessern. Die praktische Umsetzung sowie die experimentelle Evaluation erfolgt innerhalb der maschinellen Lernumgebung YALE. |
