Introduction to Semi-Supervised Learning
Idioma: inglés
Editorial: Springer, Springer Jun 2009, 2009
- Tapa blanda
- Nuevo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Semi-supervised learning is a learning paradigm concerned with the study of how computers and natural systems such as humans learn in the presence of both labeled and unlabeled data. Traditionally, learning has been studied either in the unsupervised paradigm (e.g., clustering, outlier detection) where all the data are unlabeled, or in the supervised paradigm (e.g., classification, regression) where all the data are labeled. The goal of semi-supervised learning is to understand how combining labeled and unlabeled data may change the learning behavior, and design algorithms that take advantage of such a combination. Semi-supervised learning is of great interest in machine learning and data mining because it can use readily available unlabeled data to improve supervised learning tasks when the labeled data are scarce or expensive. Semi-supervised learning also shows potential as a quantitative tool to understand human category learning, where most of the input is self-evidently unlabeled. In this introductory book, we present some popular semi-supervised learning models, including self-training, mixture models, co-training and multiview learning, graph-based methods, and semi-supervised support vector machines. For each model, we discuss its basic mathematical formulation. The success of semi-supervised learning depends critically on some underlying assumptions. We emphasize the assumptions made by each model and give counterexamples when appropriate to demonstrate the limitations of the different models. In addition, we discuss semi-supervised learning for cognitive psychology. Finally, we give a computational learning theoretic perspective on semi-supervised learning, and we conclude the book with a brief discussion of open questions in the field. Table of Contents: Introduction to Statistical Machine Learning / Overview of Semi-Supervised Learning / Mixture Models and EM / Co-Training / Graph-Based Semi-Supervised Learning / Semi-Supervised Support Vector Machines/ Human Semi-Supervised Learning / Theory and OutlookSpringer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 132 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9783031004209
- Título
- Introduction to Semi-Supervised Learning
- Autor
- Xiaojin Zhu
- Editorial
- Springer, Springer Jun 2009
- Año de publicación
- 2009
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3031004205
- ISBN 13
- 9783031004209
- Peso del artículo
- 262 gramos
- Dimensiones
- 235x191x8 mm
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Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany, +49 09209-2023188, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
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