Synopsis
Covering state-of-the-art and emerging paradigms in machine learning, and featuring a number of real-world applications, this book also presents key topics and algorithms that form the core of machine learning (ML) research, including granular computing.
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Emerging Paradigms in Machine Learning (eng)
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Emerging Paradigms in Machine Learning: 13
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Springer, 2012
ISBN 10 : 3642286984
ISBN 13 : 9783642286988
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Hardcover. Etat : Good. THERE ARE NO TARIFFS OR CUSTOMS DUTIES ON BOOKS. This book presents fundamental topics and algorithms that form the core of machine learning (ML) research, as well as emerging paradigms in intelligent system design. The multidisciplinary nature of machine learning makes it a very fascinating and popular area for research. Several chapters are devoted to computational learning models such as granular computing, rough sets and fuzzy sets.An account of applications of well-known learning methods in biometrics, computational stylistics, multi-agent systems, spam classification, including an extremely well-written survey on Bayesian networks, sheds light on the strengths and weaknesses of the methods. Practical studies yielding insight into challenging problems such as learning from incomplete and imbalanced data, pattern recognition of stochastic episodic events and on-line mining of non-stationary data streams are a key part of this book. Hardback. Visible score mark to front and rear boards. Text is clean and tight. N° de réf. du vendeur 436780
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Emerging Paradigms in Machine Learning (Smart Innovation, Systems and Technologies, 13)
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Emerging Paradigms in Machine Learning
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Springer Berlin Heidelberg Jul 2012, 2012
ISBN 10 : 3642286984
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book presents fundamental topics and algorithms that form the core of machine learning (ML) research, as well as emerging paradigms in intelligent system design. The multidisciplinary nature of machine learning makes it a very fascinating and popular area for research. The book is aiming at students, practitioners and researchers and captures the diversity and richness of the field of machine learning and intelligent systems. Several chapters are devoted to computational learning models such as granular computing, rough sets and fuzzy sets An account of applications of well-known learning methods in biometrics, computational stylistics, multi-agent systems, spam classification including an extremely well-written survey on Bayesian networks shed light on the strengths and weaknesses of the methods. Practical studies yielding insight into challenging problems such as learning from incomplete and imbalanced data, pattern recognition of stochastic episodic events and on-line mining of non-stationary data streams are a key part of this book. 520 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783642286988
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Emerging Paradigms in Machine Learning
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J.B. Metzler, 2012
ISBN 10 : 3642286984
ISBN 13 : 9783642286988
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Etat : Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 520 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book presents fundamental topics and algorithms that form the core of machine learning (ML) research, as well as emerging paradigms in intelligent system design. The multidisciplinary nature of machine learning makes it a very fascinating and popular area for research. The book is aiming at students, practitioners and researchers and captures the diversity and richness of the field of machine learning and intelligent systems. Several chapters are devoted to computational learning models such as granular computing, rough sets and fuzzy sets An account of applications of well-known learning methods in biometrics, computational stylistics, multi-agent systems, spam classification including an extremely well-written survey on Bayesian networks shed light on the strengths and weaknesses of the methods. Practical studies yielding insight into challenging problems such as learning from incomplete and imbalanced data, pattern recognition of stochastic episodic events and on-line mining of non-stationary data streams are a key part of this book. . N° de réf. du vendeur 11964290/12
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Emerging Paradigms in Machine Learning
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Springer Berlin Heidelberg, 2012
ISBN 10 : 3642286984
ISBN 13 : 9783642286988
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. State of the art of emerging paradigms in machine learning including some real world applicationsLatest research in machine learning and biologically-based techniques for the design and implementation of intelligent systemsWritten by leadin. N° de réf. du vendeur 5055657
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Emerging Paradigms in Machine Learning
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Emerging Paradigms in Machine Learning
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Emerging Paradigms in Machine Learning
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Emerging Paradigms in Machine Learning
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Springer, J.B. Metzler Jul 2012, 2012
ISBN 10 : 3642286984
ISBN 13 : 9783642286988
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book presents fundamental topics and algorithms that form the core of machine learning (ML) research, as well as emerging paradigms in intelligent system design. The multidisciplinary nature of machine learning makes it a very fascinating and popular area for research. The book is aiming at students, practitioners and researchers and captures the diversity and richness of the field of machine learning and intelligent systems. Several chapters are devoted to computational learning models such as granular computing, rough sets and fuzzy sets An account of applications of well-known learning methods in biometrics, computational stylistics, multi-agent systems, spam classification including an extremely well-written survey on Bayesian networks shed light on the strengths and weaknesses of the methods. Practical studies yielding insight into challenging problems such as learning from incomplete and imbalanced data, pattern recognition of stochastic episodic events and on-line mining of non-stationary data streams are a key part of this book.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 520 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783642286988
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