Machine Learning Paradigms: Applications of Learning and Analytics in Intelligent Systems
Langue : anglais
Edité par Springer, 2019
Série : Livre 1 sur 29 - Learning and Analytics in Intelligent Systems
- Livre relié
- Neuf

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- Titre
- Machine Learning Paradigms: Applications of Learning and Analytics in Intelligent Systems
- Éditeur
- Springer
- Année de publication
- 2019
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture rigide
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3030156273
- ISBN à 13 chiffres
- 9783030156275
- Série
- Livre 1 sur 29: Learning and Analytics in Intelligent Systems
Chapter 1: Machine Learning Paradigms: Applications of Learning and Analytics in Intelligent Systems.- Chapter 2: A Comparison of Machine Learning Techniques to Predict the Risk of Heart Failure.- Chapter 3: Differential gene Expression Analysis of RNA-seq Data Using Machine Learning for Cancer Research.- Chapter 4: Machine Learning Approaches for Pap-Smear Diagnosis: An Overview.- Chapter 5: Multi-Kernel Analysis Paradigm Implementing the Learning from Loads Approach for Smart Power Systems.- Chapter 6: Conceptualizing and Measuring Energy Security: Geopolitical Dimensions, Data Availability, Quantitative and Qualitative Methods.- Chapter 7: Automated Stock Price Motion Prediction Using Technical Analysis Datasets and Machine Learning.- Chapter 8: Airport Data Analysis Using Common Statistical Methods and Knowledge-Based Techniques.- Chapter 9: A Taxonomy and Review of the Network Data Envelopment Analysis Literature.- Chapter 10: Applying Advanced Data Analytics and Machine Learning to Enhance the Safety Control of Dams.- Chapter 11: Analytics and Evolving Landscape of Machine Learning for Emergency Response.- Chapter 12: Social Media Analytics, Types and Methodology.- Chapter 13: Machine Learning Methods for Opinion Mining in Text: The Past and the Future.- Chapter 14: Ship Detection Using Machine Learning and Optical Imagery in the Maritime Environment.- Chapter 15: Video Analytics for Visual Surveillance and Applications: An Overview and Survey.- Chapter 16: Machine Learning in Alternate Testing of Integrated Circuits
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