Agarwal deepak k (21 résultats)
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Vendeur : HPB-Red, Dallas, TX, Etats-UnisHPB-Red
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EUR 19,48
EUR 3,24 expéditionExpédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
Hardcover. Etat : Good. Connecting readers with great books since 1972! Used textbooks may not include companion materials such as access codes, etc. May have some wear or writing/highlighting. We ship orders daily and Customer Service is our top priority.
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Vendeur : clickgoodwillbooks, Indianapolis, IN, Etats-Unisclickgoodwillbooks
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EUR 3,44 expéditionExpédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
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Vendeur : World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, Etats-UnisWorld of Books (was SecondSale)
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EUR 30,42
Frais de port gratuitsExpédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
Etat : Good. Item in good condition. Textbooks may not include supplemental items i.e. CDs, access codes etc.
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Vendeur : World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, Etats-UnisWorld of Books (was SecondSale)
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EUR 30,42
Frais de port gratuitsExpédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
Etat : Very Good. Item in very good condition! Textbooks may not include supplemental items i.e. CDs, access codes etc.
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Vendeur : World of Books Inc, Montgomery, IL, Etats-UnisWorld of Books Inc
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EUR 32,20
Frais de port gratuitsExpédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
Hardback. Etat : Very Good. Designing algorithms to recommend items such as news articles and movies to users is a challenging task in numerous web applications. The crux of the problem is to rank items based on users' responses to different items to optimize for multiple objectives. Major technical challenges are high dimension…al prediction with sparse data and constructing high dimensional sequential designs to collect data for user modeling and system design. This comprehensive treatment of the statistical issues that arise in recommender systems includes detailed, in-depth discussions of current state-of-the-art methods such as adaptive sequential designs (multi-armed bandit methods), bilinear random-effects models (matrix factorization) and scalable model fitting using modern computing paradigms like MapReduce. The authors draw upon their vast experience working with such large-scale systems at Yahoo! and LinkedIn, and bridge the gap between theory and practice by illustrating complex concepts with examples from applications they are directly involved with.
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Vendeur : GoldBooks, Denver, CO, Etats-UnisGoldBooks
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EUR 4,75 expéditionExpédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
Hardcover. Etat : new. New Copy. Customer Service Guaranteed.
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Vendeur : GreatBookPrices, Columbia, MD, Etats-UnisGreatBookPrices
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EUR 69,66
EUR 2,28 expéditionExpédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Etat : New.
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Vendeur : California Books, Miami, FL, Etats-UnisCalifornia Books
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EUR 72,02
Frais de port gratuitsExpédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Etat : New.
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Vendeur : GreatBookPrices, Columbia, MD, Etats-UnisGreatBookPrices
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EUR 71,29
EUR 2,28 expéditionExpédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Etat : As New. Unread book in perfect condition.
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Vendeur : Rarewaves.com USA, London, LONDO, Royaume-UniRarewaves.com USA
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EUR 79,20
Frais de port gratuitsExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Hardback. Etat : New. Designing algorithms to recommend items such as news articles and movies to users is a challenging task in numerous web applications. The crux of the problem is to rank items based on users' responses to different items to optimize for multiple objectives. Major technical challenges are high dimensional pre…diction with sparse data and constructing high dimensional sequential designs to collect data for user modeling and system design. This comprehensive treatment of the statistical issues that arise in recommender systems includes detailed, in-depth discussions of current state-of-the-art methods such as adaptive sequential designs (multi-armed bandit methods), bilinear random-effects models (matrix factorization) and scalable model fitting using modern computing paradigms like MapReduce. The authors draw upon their vast experience working with such large-scale systems at Yahoo! and LinkedIn, and bridge the gap between theory and practice by illustrating complex concepts with examples from applications they are directly involved with.
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Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-UniRia Christie Collections
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EUR 70,72
EUR 13,94 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Etat : New. In.
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Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-UniGreatBookPricesUK
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EUR 70,71
EUR 17,46 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Etat : New.
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Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-UniGreatBookPricesUK
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EUR 77,66
EUR 17,46 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Etat : As New. Unread book in perfect condition.
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Vendeur : Books Puddle, New York, NY, Etats-UnisBooks Puddle
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EUR 99,59
EUR 3,44 expéditionExpédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : 4 disponible(s)
Etat : New. pp. 288.
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Vendeur : Rarewaves.com UK, London, Royaume-UniRarewaves.com UK
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EUR 76,33
EUR 75,65 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Hardback. Etat : New. Designing algorithms to recommend items such as news articles and movies to users is a challenging task in numerous web applications. The crux of the problem is to rank items based on users' responses to different items to optimize for multiple objectives. Major technical challenges are high dimensional pre…diction with sparse data and constructing high dimensional sequential designs to collect data for user modeling and system design. This comprehensive treatment of the statistical issues that arise in recommender systems includes detailed, in-depth discussions of current state-of-the-art methods such as adaptive sequential designs (multi-armed bandit methods), bilinear random-effects models (matrix factorization) and scalable model fitting using modern computing paradigms like MapReduce. The authors draw upon their vast experience working with such large-scale systems at Yahoo! and LinkedIn, and bridge the gap between theory and practice by illustrating complex concepts with examples from applications they are directly involved with.
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Vendeur : liu xing, Nanjing, JS, Chineliu xing
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EUR 15,54 expéditionExpédition depuis Chine vers Etats-UnisQuantité disponible : 5 disponible(s)
paperback. Etat : New. Paperback. Pub Date: 2019-09-01 Pages: 220 Language: Chinese Publisher: Machinery Industry Press Statistics recommendation system written by LinkedIn company's technical experts. focusing on the core of the system is recommended - statistical methods. not only to explain the theory of knowledge. but shared… the author LinkedIn and Yahoo! Real .
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Vendeur : Majestic Books, Hounslow, Royaume-UniMajestic Books
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EUR 7,56 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : 4 disponible(s)
Etat : New. Print on Demand pp. 288.
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Vendeur : Biblios, frankfurt am main, HESSE, AllemagneBiblios
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EUR 9,95 expéditionExpédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 4 disponible(s)
Etat : New. PRINT ON DEMAND pp. 288.
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Vendeur : CitiRetail, Stevenage, Royaume-UniCitiRetail
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EUR 77,30
EUR 43,06 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
Hardcover. Etat : new. Hardcover. Designing algorithms to recommend items such as news articles and movies to users is a challenging task in numerous web applications. The crux of the problem is to rank items based on users' responses to different items to optimize for multiple objectives. Major technical challenges are high dim…ensional prediction with sparse data and constructing high dimensional sequential designs to collect data for user modeling and system design. This comprehensive treatment of the statistical issues that arise in recommender systems includes detailed, in-depth discussions of current state-of-the-art methods such as adaptive sequential designs (multi-armed bandit methods), bilinear random-effects models (matrix factorization) and scalable model fitting using modern computing paradigms like MapReduce. The authors draw upon their vast experience working with such large-scale systems at Yahoo! and LinkedIn, and bridge the gap between theory and practice by illustrating complex concepts with examples from applications they are directly involved with. This book is for researchers and students in statistics, data mining, computer science, machine learning, marketing and also practitioners who implement recommender systems. It provides an in-depth discussion of challenges encountered in deploying real-life large-scale systems and state-of-the-art solutions in personalization, explore/exploit, dimension reduction and multi-objective optimization. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
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Vendeur : moluna, Greven, Allemagnemoluna
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EUR 73,66
EUR 48,99 expéditionExpédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This book is for researchers and students in statistics, data mining, computer science, machine learning, marketing and also practitioners who implement recommender systems. It provides an in-depth discussion of challenge…s encountered in deploying real-life.
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Vendeur : preigu, Osnabrück, Allemagnepreigu
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EUR 78,10
EUR 70,00 expéditionExpédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 5 disponible(s)
Buch. Etat : Neu. Statistical Methods for Recommender Systems | Deepak K. Agarwal (u. a.) | Buch | Gebunden | Englisch | 2016 | Cambridge University Press | EAN 9781107036079 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
