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Learning from data: concepts, theory and methods editado por Wiley-Blackwell
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Críticas:
"The authors have succeeded in summarizing some of the recent trends and future challenges in different learning methods, including enabling technologies and some interesting practical applications." (Computing Reviews, May 22, 2008)
Reseña del editor:
An interdisciplinary framework for learning methodologies-covering statistics, neural networks, and fuzzy logic, this book provides a unified treatment of the principles and methods for learning dependencies from data. It establishes a general conceptual framework in which various learning methods from statistics, neural networks, and fuzzy logic can be applied-showing that a few fundamental principles underlie most new methods being proposed today in statistics, engineering, and computer science. Complete with over one hundred illustrations, case studies, and examples making this an invaluable text.
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- EditorialWiley-IEEE Press
- Año de publicación2007
- ISBN 10 0471681822
- ISBN 13 9780471681823
- EncuadernaciónTapa dura
- Número de edición2
- Número de páginas560
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Descripción Condición: New. An interdisciplinary framework for learning methodologies, covering statistics, neural networks, and fuzzy logic, Learning from Data provides a unified treatment of the principles and methods for learning dependencies from data. Num Pages: 538 pages, Illustrations. BIC Classification: UYQM. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 244 x 157 x 38. Weight in Grams: 906. . 2007. 2nd Edition. Hardcover. . . . . Nº de ref. del artículo: V9780471681823
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