Statistical methods recommender systems par agarwal deepak (23 résultats)
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Vendeur : HPB-Red, Dallas, TX, Etats-UnisHPB-Red
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Vendeur : World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, Etats-UnisWorld of Books (was SecondSale)
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Vendeur : World of Books Inc, Montgomery, IL, Etats-UnisWorld of Books Inc
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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 : GreatBookPrices, Columbia, MD, Etats-UnisGreatBookPrices
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Vendeur : California Books, Miami, FL, Etats-UnisCalifornia Books
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Vendeur : Rarewaves.com USA, London, LONDO, Royaume-UniRarewaves.com USA
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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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Etat : New. In.
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Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-UniGreatBookPricesUK
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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 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 3,44 expéditionExpédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : 4 disponible(s)
Etat : New. pp. 288.
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Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-UniRevaluation Books
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EUR 14,55 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : 2 disponible(s)
Hardcover. Etat : Brand New. 1st edition. 298 pages. 9.00x6.00x0.50 inches. In Stock.
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Vendeur : Kennys Bookstore, Olney, MD, Etats-UnisKennys Bookstore
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Etat : New. This book provides an in-depth discussion of challenges encountered in deploying real-life large-scale systems and the state-of-the-art solutions in personalization. Num Pages: 288 pages, 66 b/w illus. 18 tables. BIC Classification: UN; UYQE. Category: (UP) Postgraduate, Research & Scholarly. Dimension: 228 x 152. .…. 2016. 1st Edition. Hardcover. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Vendeur : Rarewaves.com UK, London, Royaume-UniRarewaves.com UK
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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 : Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, IrlandeKennys Bookshop and Art Galleries Ltd.
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Etat : New. This book provides an in-depth discussion of challenges encountered in deploying real-life large-scale systems and the state-of-the-art solutions in personalization. Num Pages: 288 pages, 66 b/w illus. 18 tables. BIC Classification: UN; UYQE. Category: (UP) Postgraduate, Research & Scholarly. Dimension: 228 x 152. .…. 2016. 1st Edition. Hardcover. . . . .
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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 103,04
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.
