Empirical Approach to Machine Learning
Langue : anglais
Edité par Springer International Publishing Okt 2018, 2018
Série : Livre 310 sur 538 - Studies in Computational Intelligence
- Livre relié
- Neuf
Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AllemagneBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book provides a 'one-stop source' for all readers who are interested in a new, empirical approach to machine learning that, unlike traditional methods, successfully addresses the demands of today's data-driven world. After an introduction to the fundamentals, the book discusses in depth anomaly detection, data partitioning and clustering, as well as classification and predictors. It describes classifiers of zero and first order, and the new, highly efficient and transparent deep rule-based classifiers, particularly highlighting their applications to image processing. Local optimality and stability conditions for the methods presented are formally derived and stated, while the software is also provided as supplemental, open-source material. The book will greatly benefit postgraduate students, researchers and practitioners dealing with advanced data processing, applied mathematicians, software developers of agent-oriented systems, and developers of embedded and real-time systems. Itcan also be used as a textbook for postgraduate coursework; for this purpose, a standalone set of lecture notes and corresponding lab session notes are available on the same website as the code.Dimitar Filev, Henry Ford Technical Fellow, Ford Motor Company, USA, and Member of the National Academy of Engineering, USA: 'The book Empirical Approach to Machine Learning opens new horizons to automated and efficient data processing.'Paul J. Werbos, Inventor of the back-propagation method, USA: 'I owe great thanks to Professor Plamen Angelov for making this important material available to the community just as I see great practical needs for it, in the new area of making real sense of high-speed data from the brain.'Chin-Teng Lin, Distinguished Professor at University of Technology Sydney, Australia: 'This new book will set up a milestone for the modern intelligent systems.'Edward Tunstel, President of IEEE Systems, Man, Cybernetics Society, USA: 'Empirical Approach to Machine Learning provides an insightful and visionary boost of progress in the evolution of computational learning capabilities yielding interpretable and transparent implementations.' 456 pp. Englisch.…
N° de réf. du vendeur 9783030023836
- Titre
- Empirical Approach to Machine Learning
- Auteur
- Xiaowei Gu
- Éditeur
- Springer International Publishing Okt 2018
- Année de publication
- 2018
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3030023834
- ISBN à 13 chiffres
- 9783030023836
- Poids de l'article
- 846 grammes
- Dimensions
- 241x160x30 mm
- Série
- Livre 310 sur 538: Studies in Computational Intelligence
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de la quatrième de couverture
« A propos de ce titre » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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Droit de rétractation
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Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
Effets de la rétractation
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Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
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Exceptions au droit de rétractation
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- Fourniture d'un contenu numérique qui n'est pas fourni sur un support matériel (par exemple, sur un CD ou un DVD) si vous avez accepté, lors de votre commande, que nous puissions commencer à le livrer et que vous ne puissiez pas exercer votre droit de rétractation une fois la livraison commencée.
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