Learning non stationary environments methods (14 résultats)
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Vendeur : preigu, Osnabrück, Allemagnepreigu
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EUR 70,00 expéditionExpédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 5 disponible(s)
Taschenbuch. Etat : Neu. Learning in Non-Stationary Environments | Methods and Applications | Edwin Lughofer (u. a.) | Taschenbuch | xii | Englisch | 2014 | Springer US | EAN 9781489993403 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | An…bieter: preigu.
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Vendeur : Buchpark, Trebbin, AllemagneBuchpark
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EUR 105,00 expéditionExpédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
Etat : Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 452 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Recent decades have seen rapid advances in automatization processes, supported by modern machines and computers. The result is significant increases in system complexity and state changes, information sources, the need for faster data han…dling and the integration of environmental influences. Intelligent systems, equipped with a taxonomy of data-driven system identification and machine learning algorithms, can handle these problems partially. Conventional learning algorithms in a batch off-line setting fail whenever dynamic changes of the process appear due to non-stationary environments and external influences. Learning in Non-Stationary Environments: Methods and Applications offers a wide-ranging, comprehensive review of recent developments and important methodologies in the field. The coverage focuses on dynamic learning in unsupervised problems, dynamic learning in supervised classification and dynamic learning in supervised regression problems. A later section is dedicated to applications in which dynamic learning methods serve as keystones for achieving models with high accuracy. Rather than rely on a mathematical theorem/proof style, the editors highlight numerous figures, tables, examples and applications, together with their explanations. This approach offers a useful basis for further investigation and fresh ideas and motivates and inspires newcomers to explore this promising and still emerging field of research.
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Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Recent decades have seen rapid advances in automatization processes, supported by modern machines and computers. The result is significant increases in system complexity and state changes, information sources, the need for faster data handling and the integra…tion of environmental influences. Intelligent systems, equipped with a taxonomy of data-driven system identification and machine learning algorithms, can handle these problems partially. Conventional learning algorithms in a batch off-line setting fail whenever dynamic changes of the process appear due to non-stationary environments and external influences. Learning in Non-Stationary Environments: Methods and Applications offers a wide-ranging, comprehensive review of recent developments and important methodologies in the field. The coverage focuses on dynamic learning in unsupervised problems, dynamic learning in supervised classification and dynamic learning in supervised regression problems. A later section is dedicated to applications in which dynamic learning methods serve as keystones for achieving models with high accuracy. Rather than rely on a mathematical theorem/proof style, the editors highlight numerous figures, tables, examples and applications, together with their explanations. This approach offers a useful basis for further investigation and fresh ideas and motivates and inspires newcomers to explore this promising and still emerging field of research.
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Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AllemagneAHA-BUCH GmbH
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EUR 63,40 expéditionExpédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Recent decades have seen rapid advances in automatization processes, supported by modern machines and computers. The result is significant increases in system complexity and state changes, information sources, the need for faster data handling and the…integration of environmental influences. Intelligent systems, equipped with a taxonomy of data-driven system identification and machine learning algorithms, can handle these problems partially. Conventional learning algorithms in a batch off-line setting fail whenever dynamic changes of the process appear due to non-stationary environments and external influences. Learning in Non-Stationary Environments: Methods and Applications offers a wide-ranging, comprehensive review of recent developments and important methodologies in the field. The coverage focuses on dynamic learning in unsupervised problems, dynamic learning in supervised classification and dynamic learning in supervised regression problems. A later section is dedicated to applications in which dynamic learning methods serve as keystones for achieving models with high accuracy. Rather than rely on a mathematical theorem/proof style, the editors highlight numerous figures, tables, examples and applications, together with their explanations. This approach offers a useful basis for further investigation and fresh ideas and motivates and inspires newcomers to explore this promising and still emerging field of research.
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Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-UniRevaluation Books
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Hardcover. Etat : Brand New. 440 pages. 5.25x6.00x1.05 inches. In Stock.
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Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-UniGreatBookPricesUK
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Etat : As New. Unread book in perfect condition.
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Vendeur : Mispah books, Redhill, SURRE, Royaume-UniMispah books
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Vendeur : Mispah books, Redhill, SURRE, Royaume-UniMispah books
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Vendeur : GreatBookPrices, Columbia, MD, Etats-UnisGreatBookPrices
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Vendeur : preigu, Osnabrück, Allemagnepreigu
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Buch. Etat : Neu. Learning in Non-Stationary Environments | Methods and Applications | Edwin Lughofer (u. a.) | Buch | xii | Englisch | 2012 | Springer US | EAN 9781441980199 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu… Print on Demand.
