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Machine Learning brings together all the state-of-the-art methods for making sense of data. With hundreds of worked examples and explanatory figures, the book explains the principles behind these methods in an intuitive yet precise manner and will appeal to novice and experienced readers alike.
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Críticas:
"This textbook is clearly written and well organized. Starting from the basics, the author skillfully guides the reader through his learning process by providing useful facts and insight into the behavior of several machine learning techniques, as well as the high-level pseudocode of many key algorithms." < /br>Fernando Berzal, Computing Reviews
Biografía del autor:
Peter Flach has more than twenty years of experience in machine learning teaching and research. He is Editor-in-Chief of Machine Learning and Program Co-Chair of the 2009 ACM Conference on Knowledge Discovery and Data Mining and the 2012 European Conference on Machine Learning and Data Mining. His research spans all aspects of machine learning, from knowledge representation and the use of logic to learn from highly structured data to the analysis and evaluation of machine learning models and methods to large-scale data mining. He is particularly known for his innovative use of Receiver Operating Characteristic (ROC) analysis for understanding and improving machine learning methods. These innovations have proved their effectiveness in a number of invited talks and tutorials and now form the backbone of this book.
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- EditorialCambridge University Press
- Año de publicación2012
- ISBN 10 1107422221
- ISBN 13 9781107422223
- EncuadernaciónTapa blanda
- Número de edición1
- Número de páginas416
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