Ensembles machine learning applications (30 résultats)
Ensembles in machine learning applications. Studies in computational intelligence; Vol. 373.
Okun, Oleg [Hrsg.], Giorgio [Hrsg.] Valentini and Matteo [Hrsg.] Re:
Langue : anglais
Edité par Berlin ; Heidelberg : Springer, 2011
Série : Studies in Computational Intelligence, Livre 28 sur 538. Livre 28 sur 538 - Studies in Computational Intelligence
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OPp., gebundene Ausgabe. Etat : Befriedigend. XX, 252 S.: Ill., graph. Darst. ; 24 cm, Einband berieben. ISBN: 9783642229091 Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 680.
Ensembles in Machine Learning Applications
Okun, Oleg (EDT); Valentini, Giorgio (EDT); Re, Matteo (EDT)
Langue : anglais
Edité par Springer, 2016
Série : Studies in Computational Intelligence, Livre 28 sur 538. Livre 28 sur 538 - Studies in Computational Intelligence
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Edité par Springer, 2016
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Ensembles in Machine Learning Applications
Okun, Oleg (EDT); Valentini, Giorgio (EDT); Re, Matteo (EDT)
Langue : anglais
Edité par Springer, 2016
Série : Studies in Computational Intelligence, Livre 28 sur 538. Livre 28 sur 538 - Studies in Computational Intelligence
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Ensembles in Machine Learning Applications
Okun, Oleg (EDT); Valentini, Giorgio (EDT); Re, Matteo (EDT)
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Ensembles in Machine Learning Applications
Okun, Oleg (EDT); Valentini, Giorgio (EDT); Re, Matteo (EDT)
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Paperback. Etat : New. Softcover reprint of the original 1st ed. 2011.
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Langue : anglais
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Etat : Gut. Zustand: Gut | Seiten: 276 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book contains the extended papers presented at the 3rd Workshop on Supervised and Unsupervised Ensemble Methods and their Applications (SUEMA) that was held in conjunction with the European Conference on Machine Learning and Principles and Pra…ctice of Knowledge Discovery in Databases (ECML/PKDD 2010, Barcelona, Catalonia, Spain). As its two predecessors, its main theme was ensembles of supervised and unsupervised algorithms ¿ advanced machinelearning and data mining technique. Unlike a single classification or clustering algorithm, an ensemble is a groupof algorithms, each of which first independently solves the task at hand by assigning a class or cluster label (voting) to instances in a dataset and after that all votes are combined together to produce the final class or cluster membership. As a result, ensembles often outperform best single algorithms in many real-world problems. This book consists of 14 chapters, each of which can be read independently of the others. In addition to two previous SUEMA editions, also published by Springer, many chapters in the current book include pseudo code and/or programming code of the algorithms described in them. This was done in order to facilitate ensemble adoption in practice and to help to both researchers and engineers developing ensemble applications.
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Edité par Springer, 2016
Série : Studies in Computational Intelligence, Livre 28 sur 538. Livre 28 sur 538 - Studies in Computational Intelligence
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Taschenbuch. Etat : Neu. Ensembles in Machine Learning Applications | Oleg Okun (u. a.) | Taschenbuch | Studies in Computational Intelligence | xx | Englisch | 2016 | Springer | EAN 9783662507063 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]c…om | Anbieter: preigu.
Ensembles in Machine Learning Applications
Okun, Oleg (Editor)/ Valentini, Giorgio (Editor)/ Re, Matteo (Editor)
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Edité par Springer-Verlag New York Inc, 2011
Série : Studies in Computational Intelligence, Livre 28 sur 538. Livre 28 sur 538 - Studies in Computational Intelligence
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Hardcover. Etat : Brand New. 272 pages. 9.25x6.25x1.00 inches. In Stock.
Langue : anglais
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Série : Studies in Computational Intelligence, Livre 28 sur 538. Livre 28 sur 538 - Studies in Computational Intelligence
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Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book contains the extended papers presented at the 3rd Workshop on Supervised and Unsupervised Ensemble Methods and their Applications (SUEMA) that was held in conjunction with the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Kn…owledge Discovery in Databases (ECML/PKDD 2010, Barcelona, Catalonia, Spain). As its two predecessors, its main theme was ensembles of supervised and unsupervised algorithms - advanced machinelearning and data mining technique. Unlike a single classification or clustering algorithm, an ensemble is a groupof algorithms, each of which first independently solves the task at hand by assigning a class or cluster label (voting) to instances in a dataset and after that all votes are combined together to produce the final class or cluster membership. As a result, ensembles often outperform best single algorithms in many real-world problems. This book consists of 14 chapters, each of which can be read independently of the others. In addition to two previous SUEMA editions, also published by Springer, many chapters in the current book include pseudo code and/or programming code of the algorithms described in them. This was done in order to facilitate ensemble adoption in practice and to help to both researchers and engineers developing ensemble applications.
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Edité par Springer, Springer, 2016
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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book contains the extended papers presented at the 3rd Workshop on Supervised and Unsupervised Ensemble Methods and their Applications (SUEMA) that was held in conjunction with the European Conference on Machine Learning and Principles and Practic…e of Knowledge Discovery in Databases (ECML/PKDD 2010, Barcelona, Catalonia, Spain). As its two predecessors, its main theme was ensembles of supervised and unsupervised algorithms - advanced machinelearning and data mining technique. Unlike a single classification or clustering algorithm, an ensemble is a groupof algorithms, each of which first independently solves the task at hand by assigning a class or cluster label (voting) to instances in a dataset and after that all votes are combined together to produce the final class or cluster membership. As a result, ensembles often outperform best single algorithms in many real-world problems. This book consists of 14 chapters, each of which can be read independently of the others. In addition to two previous SUEMA editions, also published by Springer, many chapters in the current book include pseudo code and/or programming code of the algorithms described in them. This was done in order to facilitate ensemble adoption in practice and to help to both researchers and engineers developing ensemble applications.
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Edité par Springer, 2011
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Etat : Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 272 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book contains the extended papers presented at the 3rd Workshop on Supervised and Unsupervised Ensemble Methods and their Applications (SUEMA) that was held in conjunction with the European Conference on Machine Learning and Principl…es and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML/PKDD 2010, Barcelona, Catalonia, Spain). As its two predecessors, its main theme was ensembles of supervised and unsupervised algorithms ¿ advanced machinelearning and data mining technique. Unlike a single classification or clustering algorithm, an ensemble is a groupof algorithms, each of which first independently solves the task at hand by assigning a class or cluster label (voting) to instances in a dataset and after that all votes are combined together to produce the final class or cluster membership. As a result, ensembles often outperform best single algorithms in many real-world problems. This book consists of 14 chapters, each of which can be read independently of the others. In addition to two previous SUEMA editions, also published by Springer, many chapters in the current book include pseudo code and/or programming code of the algorithms described in them. This was done in order to facilitate ensemble adoption in practice and to help to both researchers and engineers developing ensemble applications.
Langue : anglais
Edité par Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH and Co. KG, DE, 2016
Série : Studies in Computational Intelligence, Livre 28 sur 538. Livre 28 sur 538 - Studies in Computational Intelligence
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Paperback. Etat : New. Softcover reprint of the original 1st ed. 2011.
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Edité par Springer, 2016
Série : Studies in Computational Intelligence, Livre 28 sur 538. Livre 28 sur 538 - Studies in Computational Intelligence
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Ensembles in Machine Learning Applications (Studies in Computational Intelligence)
Okun, Oleg (Editor) / Re, Matteo (Editor) / Valentini, Giorgio (Editor)
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Edité par Springer, 2016
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Paperback. Etat : Brand New. reprint edition. 252 pages. 9.25x6.10x0.65 inches. In Stock. This item is printed on demand.
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Edité par Springer Berlin Heidelberg Sep 2011, 2011
Série : Studies in Computational Intelligence, Livre 28 sur 538. Livre 28 sur 538 - Studies in Computational Intelligence
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book contains the extended papers presented at the 3rd Workshop on Supervised and Unsupervised Ensemble Methods and their Applications (SUEMA) that was held in conjunction with the European Conference on Machine Learning and Principles an…d Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML/PKDD 2010, Barcelona, Catalonia, Spain). As its two predecessors, its main theme was ensembles of supervised and unsupervised algorithms - advanced machinelearning and data mining technique. Unlike a single classification or clustering algorithm, an ensemble is a groupof algorithms, each of which first independently solves the task at hand by assigning a class or cluster label (voting) to instances in a dataset and after that all votes are combined together to produce the final class or cluster membership. As a result, ensembles often outperform best single algorithms in many real-world problems. This book consists of 14 chapters, each of which can be read independently of the others. In addition to two previous SUEMA editions, also published by Springer, many chapters in the current book include pseudo code and/or programming code of the algorithms described in them. This was done in order to facilitate ensemble adoption in practice and to help to both researchers and engineers developing ensemble applications. 272 pp. Englisch.
Langue : anglais
Edité par Springer Berlin Heidelberg Aug 2016, 2016
Série : Studies in Computational Intelligence, Livre 28 sur 538. Livre 28 sur 538 - Studies in Computational Intelligence
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Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AllemagneBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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EUR 23,00 expéditionExpédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 2 disponible(s)
Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book contains the extended papers presented at the 3rd Workshop on Supervised and Unsupervised Ensemble Methods and their Applications (SUEMA) that was held in conjunction with the European Conference on Machine Learning and Princi…ples and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML/PKDD 2010, Barcelona, Catalonia, Spain). As its two predecessors, its main theme was ensembles of supervised and unsupervised algorithms - advanced machinelearning and data mining technique. Unlike a single classification or clustering algorithm, an ensemble is a groupof algorithms, each of which first independently solves the task at hand by assigning a class or cluster label (voting) to instances in a dataset and after that all votes are combined together to produce the final class or cluster membership. As a result, ensembles often outperform best single algorithms in many real-world problems. This book consists of 14 chapters, each of which can be read independently of the others. In addition to two previous SUEMA editions, also published by Springer, many chapters in the current book include pseudo code and/or programming code of the algorithms described in them. This was done in order to facilitate ensemble adoption in practice and to help to both researchers and engineers developing ensemble applications. 276 pp. Englisch.
Langue : anglais
Edité par Springer, 2016
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EUR 7,59 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : 4 disponible(s)
Etat : New. Print on Demand pp. 272.
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EUR 9,95 expéditionExpédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 4 disponible(s)
Etat : New. PRINT ON DEMAND pp. 272.
Langue : anglais
Edité par Springer, Springer Aug 2016, 2016
Série : Studies in Computational Intelligence, Livre 28 sur 538. Livre 28 sur 538 - Studies in Computational Intelligence
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Vendeur : buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Allemagnebuchversandmimpf2000
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EUR 106,99
EUR 60,00 expéditionExpédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book contains the extended papers presented at the 3rd Workshop on Supervised and Unsupervised Ensemble Methodsand their Applications (SUEMA) that was held in conjunction with the European Conference on Machine Learning andPrinciples a…nd Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML/PKDD 2010, Barcelona, Catalonia, Spain).As its two predecessors, its main theme was ensembles of supervised and unsupervised algorithms ¿ advanced machinelearning and data mining technique. Unlike a single classification or clustering algorithm, an ensemble is a groupof algorithms, each of which first independently solves the task at hand by assigning a class or cluster label(voting) to instances in a dataset and after that all votes are combined together to produce the final class orcluster membership. As a result, ensembles often outperform best single algorithms in many real-world problems.This book consists of 14 chapters, each of which can be read independently of the others. In addition to twoprevious SUEMA editions, also published by Springer, many chapters in the current book include pseudo code and/orprogramming code of the algorithms described in them. This was done in order to facilitate ensemble adoption inpractice and to help to both researchers and engineers developing ensemble applications.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 276 pp. Englisch.
Langue : anglais
Edité par Springer, Springer Sep 2011, 2011
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Vendeur : buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Allemagnebuchversandmimpf2000
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book contains the extended papers presented at the 3rd Workshop on Supervised and Unsupervised Ensemble Methodsand their Applications (SUEMA) that was held in conjunction with the European Conference on Machine Learning andPrinciples and Prac…tice of Knowledge Discovery in Databases (ECML/PKDD 2010, Barcelona, Catalonia, Spain).As its two predecessors, its main theme was ensembles of supervised and unsupervised algorithms ¿ advanced machinelearning and data mining technique. Unlike a single classification or clustering algorithm, an ensemble is a groupof algorithms, each of which first independently solves the task at hand by assigning a class or cluster label(voting) to instances in a dataset and after that all votes are combined together to produce the final class orcluster membership. As a result, ensembles often outperform best single algorithms in many real-world problems.This book consists of 14 chapters, each of which can be read independently of the others. In addition to twoprevious SUEMA editions, also published by Springer, many chapters in the current book include pseudo code and/orprogramming code of the algorithms described in them. This was done in order to facilitate ensemble adoption inpractice and to help to both researchers and engineers developing ensemble applications.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 272 pp. Englisch.
