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Sinopsis
The purpose of this book is to provide an up-to-date and systematical introduction to the principles and algorithms of machine learning. The definition of learning is broad enough to include most tasks that we commonly call "learning" tasks, as we use the word in daily life. It is also broad enough to encompass computers that improve from experience in quite straightforward ways. The book will be of interest to industrial engineers and scientists as well as academics who wish to pursue machine learning. The book is intended for both graduate and postgraduate students in fields such as computer science, cybernetics, system sciences, engineering, statistics, and social sciences, and as a reference for software professionals and practitioners. The wide scope of the book provides a good introduction to many approaches of machine learning, and it is also the source of useful bibliographical information.
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New Advances In Machine Learning
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Gebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. KlappentextrnrnThe purpose of this book is to provide an up-to-date and systematical introduction to the principles and algorithms of machine learning. The definition of learning is broad enough to include most tasks that we commonly call learn. Nº de ref. del artículo: 449927867
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The purpose of this book is to provide an up-to-date and systematical introduction to the principles and algorithms of machine learning. The definition of learning is broad enough to include most tasks that we commonly call ¿learning¿ tasks, as we use the word in daily life. It is also broad enough to encompass computers that improve from experience in quite straightforward ways. The book will be of interest to industrial engineers and scientists as well as academics who wish to pursue machine learning. The book is intended for both graduate and postgraduate students in fields such as computer science, cybernetics, system sciences, engineering, statistics, and social sciences, and as a reference for software professionals and practitioners. The wide scope of the book provides a good introduction to many approaches of machine learning, and it is also the source of useful bibliographical information. 374 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9789533070346
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