Semi-Supervised Learning (Adaptive Computation and Machine Learning Series)

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9780262514125: Semi-Supervised Learning (Adaptive Computation and Machine Learning Series)
Críticas:

"In summary, reading this book is a delightful journey through semi-supervised learning." Hsun-Hsien Chang Computing Reviews

Reseña del editor:

In the field of machine learning, semi-supervised learning (SSL) occupies the middle ground, between supervised learning (in which all training examples are labeled) and unsupervised learning (in which no label data are given). Interest in SSL has increased in recent years, particularly because of application domains in which unlabeled data are plentiful, such as images, text, and bioinformatics. This first comprehensive overview of SSL presents state-of-the-art algorithms, a taxonomy of the field, selected applications, benchmark experiments, and perspectives on ongoing and future research.Semi-Supervised Learning first presents the key assumptions and ideas underlying the field: smoothness, cluster or low-density separation, manifold structure, and transduction. The core of the book is the presentation of SSL methods, organized according to algorithmic strategies. After an examination of generative models, the book describes algorithms that implement the low-density separation assumption, graph-based methods, and algorithms that perform two-step learning. The book then discusses SSL applications and offers guidelines for SSL practitioners by analyzing the results of extensive benchmark experiments. Finally, the book looks at interesting directions for SSL research. The book closes with a discussion of the relationship between semi-supervised learning and transduction.Olivier Chapelle and Alexander Zien are Research Scientists and Bernhard Schlkopf is Professor and Director at the Max Planck Institute for Biological Cybernetics in Tbingen. Schlkopf is coauthor of Learning with Kernels (MIT Press, 2002) and is a coeditor of Advances in Kernel Methods: Support Vector Learning (1998), Advances in Large-Margin Classifiers (2000), and Kernel Methods in Computational Biology (2004), all published by The MIT Press.

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1.

Olivier Chapelle, Bernhard Schölkopf and Alexander Zien (Eds.)
Editorial: MIT Press
ISBN 10: 0262514125 ISBN 13: 9780262514125
Nuevos Cantidad: > 20
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INDOO
(Avenel, NJ, Estados Unidos de America)
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Olivier Chapelle
Editorial: MIT Press (2010)
ISBN 10: 0262514125 ISBN 13: 9780262514125
Nuevos Cantidad: 12
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Editorial: MIT Press Ltd, United States (2010)
ISBN 10: 0262514125 ISBN 13: 9780262514125
Nuevos Paperback Cantidad: 10
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The Book Depository
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Descripción MIT Press Ltd, United States, 2010. Paperback. Estado de conservación: New. 254 x 201 mm. Language: English . Brand New Book. In the field of machine learning, semi-supervised learning (SSL) occupies the middle ground, between supervised learning (in which all training examples are labeled) and unsupervised learning (in which no label data are given). Interest in SSL has increased in recent years, particularly because of application domains in which unlabeled data are plentiful, such as images, text, and bioinformatics. This first comprehensive overview of SSL presents state-of-the-art algorithms, a taxonomy of the field, selected applications, benchmark experiments, and perspectives on ongoing and future research.Semi-Supervised Learning first presents the key assumptions and ideas underlying the field: smoothness, cluster or low-density separation, manifold structure, and transduction. The core of the book is the presentation of SSL methods, organized according to algorithmic strategies. After an examination of generative models, the book describes algorithms that implement the low-density separation assumption, graph-based methods, and algorithms that perform two-step learning. The book then discusses SSL applications and offers guidelines for SSL practitioners by analyzing the results of extensive benchmark experiments. Finally, the book looks at interesting directions for SSL research. The book closes with a discussion of the relationship between semi-supervised learning and transduction. Nº de ref. de la librería AAH9780262514125

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Editorial: MIT Press Ltd, United States (2010)
ISBN 10: 0262514125 ISBN 13: 9780262514125
Nuevos Paperback Cantidad: 10
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The Book Depository US
(London, Reino Unido)
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Descripción MIT Press Ltd, United States, 2010. Paperback. Estado de conservación: New. 254 x 201 mm. Language: English . Brand New Book. In the field of machine learning, semi-supervised learning (SSL) occupies the middle ground, between supervised learning (in which all training examples are labeled) and unsupervised learning (in which no label data are given). Interest in SSL has increased in recent years, particularly because of application domains in which unlabeled data are plentiful, such as images, text, and bioinformatics. This first comprehensive overview of SSL presents state-of-the-art algorithms, a taxonomy of the field, selected applications, benchmark experiments, and perspectives on ongoing and future research.Semi-Supervised Learning first presents the key assumptions and ideas underlying the field: smoothness, cluster or low-density separation, manifold structure, and transduction. The core of the book is the presentation of SSL methods, organized according to algorithmic strategies. After an examination of generative models, the book describes algorithms that implement the low-density separation assumption, graph-based methods, and algorithms that perform two-step learning. The book then discusses SSL applications and offers guidelines for SSL practitioners by analyzing the results of extensive benchmark experiments. Finally, the book looks at interesting directions for SSL research. The book closes with a discussion of the relationship between semi-supervised learning and transduction. Nº de ref. de la librería AAH9780262514125

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Editorial: The MIT Press (2010)
ISBN 10: 0262514125 ISBN 13: 9780262514125
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Irish Booksellers
(Rumford, ME, Estados Unidos de America)
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Descripción The MIT Press, 2010. Paperback. Estado de conservación: New. book. Nº de ref. de la librería 0262514125

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6.

Chapelle, Olivier [Editor]; Schölkopf, Bernhard [Editor]; Zien, Alexander [Editor];
Editorial: The MIT Press (2010)
ISBN 10: 0262514125 ISBN 13: 9780262514125
Nuevos Paperback Cantidad: 1
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Ergodebooks
(RICHMOND, TX, Estados Unidos de America)
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Descripción The MIT Press, 2010. Paperback. Estado de conservación: New. Nº de ref. de la librería INGM9780262514125

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7.

CHAPELLE
ISBN 10: 0262514125 ISBN 13: 9780262514125
Nuevos Paperback Cantidad: 1
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Herb Tandree Philosophy Books
(Stroud, GLOS, Reino Unido)
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Descripción 2010. Paperback. Estado de conservación: NEW. 9780262514125 This listing is a new book, a title currently in-print which we order directly and immediately from the publisher. Nº de ref. de la librería HTANDREE01142449

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8.

Olivier Chapelle (Editor), Bernhard Schölkopf (Editor), Alexander Zien (Editor)
Editorial: The MIT Press (2010)
ISBN 10: 0262514125 ISBN 13: 9780262514125
Nuevos Paperback Cantidad: 1
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Ergodebooks
(RICHMOND, TX, Estados Unidos de America)
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Descripción The MIT Press, 2010. Paperback. Estado de conservación: New. 1. Nº de ref. de la librería DADAX0262514125

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9.

Olivier E. Chapelle
ISBN 10: 0262514125 ISBN 13: 9780262514125
Nuevos Paperback Cantidad: 1
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Grand Eagle Retail
(Wilmington, DE, Estados Unidos de America)
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Descripción 2010. Paperback. Estado de conservación: New. 203mm x 25mm x 251mm. Paperback. and directions for future research. A comprehensive review of an area of machine learning that deals with the use of unlabeled data in classification problems: state-of-the-art algorithms,.Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. 508 pages. 1.043. Nº de ref. de la librería 9780262514125

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10.

Editorial: The MIT Press (2010)
ISBN 10: 0262514125 ISBN 13: 9780262514125
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Murray Media
(North Miami Beach, FL, Estados Unidos de America)
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Descripción The MIT Press, 2010. Paperback. Estado de conservación: New. Nº de ref. de la librería P110262514125

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