T�tulo: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases : European Conference, Ecml Pkdd 2009, Bled, Slovenia, September 7-11, 2009, Proceedings, Part I
Editor: Springer
Fecha de publicaci�n: 2009
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 3642041795
ISBN 13: 9783642041792
Encuadernaci�n: Encuadernaci�n de tapa blanda
Estado: New

Acerca de

Sinopsis

Invited Talks (Abstracts).- Theory-Practice Interplay in Machine Learning - Emerging Theoretical Challenges.- Are We There Yet?.- The Growing Semantic Web.- Privacy in Web Search Query Log Mining.- Highly Multilingual News Analysis Applications.- Machine Learning Journal Abstracts.- Combining Instance-Based Learning and Logistic Regression for Multilabel Classification.- On Structured Output Training: Hard Cases and an Efficient Alternative.- Sparse Kernel SVMs via Cutting-Plane Training.- Hybrid Least-Squares Algorithms for Approximate Policy Evaluation.- A Self-training Approach to Cost Sensitive Uncertainty Sampling.- Learning Multi-linear Representations of Distributions for Efficient Inference.- Cost-Sensitive Learning Based on Bregman Divergences.- Data Mining and Knowledge Discovery Journal Abstracts.- RTG: A Recursive Realistic Graph Generator Using Random Typing.- Taxonomy-Driven Lumping for Sequence Mining.- On Subgroup Discovery in Numerical Domains.- Harnessing the Strengths of Anytime Algorithms for Constant Data Streams.- Identifying the Components.- Two-Way Analysis of High-Dimensional Collinear Data.- A Fast Ensemble Pruning Algorithm Based on Pattern Mining Process.- Regular Papers.- Evaluation Measures for Multi-class Subgroup Discovery.- Empirical Study of Relational Learning Algorithms in the Phase Transition Framework.- Topic Significance Ranking of LDA Generative Models.- Communication-Efficient Classification in P2P Networks.- A Generalization of Forward-Backward Algorithm.- Mining Graph Evolution Rules.- Parallel Subspace Sampling for Particle Filtering in Dynamic Bayesian Networks.- Adaptive XML Tree Classification on Evolving Data Streams.- A Condensed Representation of Itemsets for Analyzing Their Evolution over Time.- Non-redundant Subgroup Discovery Using a Closure System.- PLSI: The True Fisher Kernel and beyond.- Semi-supervised Document Clustering with Simultaneous Text Representation and Categorization.- One Graph Is Worth a Thousand Logs: Uncovering Hidden Structures in Massive System Event Logs.- Conference Mining via Generalized Topic Modeling.- Within-Network Classification Using Local Structure Similarity.- Multi-task Feature Selection Using the Multiple Inclusion Criterion (MIC).- Kernel Polytope Faces Pursuit.- Soft Margin Trees.- Feature Weighting Using Margin and Radius Based Error Bound Optimization in SVMs.- Margin and Radius Based Multiple Kernel Learning.- Inference and Validation of Networks.- Binary Decomposition Methods for Multipartite Ranking.- Leveraging Higher Order Dependencies between Features for Text Classification.- Syntactic Structural Kernels for Natural Language Interfaces to Databases.- Active and Semi-supervised Data Domain Description.- A Matrix Factorization Approach for Integrating Multiple Data Views.- Transductive Classification via Dual Regularization.- Stable and Accurate Feature Selection.- Efficient Sample Reuse in EM-Based Policy Search.- Applying Electromagnetic Field Theory Concepts to Clustering with Constraints.- An ?1 Regularization Framework for Optimal Rule Combination.- A Generic Approach to Topic Models.- Feature Selection by Transfer Learning with Linear Regularized Models.- Integrating Logical Reasoning and Probabilistic Chain Graphs.- Max-Margin Weight Learning for Markov Logic Networks.- Parameter-Free Hierarchical Co-clustering by n-Ary Splits.- Mining Peculiar Compositions of Frequent Substrings from Sparse Text Data Using Background Texts.- Minimum Free Energy Principle for Constraint-Based Learning Bayesian Networks.- Kernel-Based Copula Processes.- Compositional Models for Reinforcement Learning.- Feature Selection for Value Function Approximation Using Bayesian Model Selection.- Learning Preferences with Hidden Common Cause Relations.- Feature Selection for Density Level-Sets.- Efficient Multi-start Strategies for Local Search Algorithms.- Considering Unseen States as Impossible in Factored Reinforcement Learning.- Relevance Groundin...

De la contraportada

This book constitutes the refereed proceedings of the joint conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: ECML PKDD 2009, held in Bled, Slovenia, in September 2009.

The 106 papers presented in two volumes, together with 5 invited talks, were carefully reviewed and selected from 422 paper submissions. In addition to the regular papers the volume contains 14 abstracts of papers appearing in full version in the Machine Learning Journal and the Knowledge Discovery and Databases Journal of Springer.

The conference intends to provide an international forum for the discussion of the latest high quality research results in all areas related to machine learning and knowledge discovery in databases. The topics addressed are application of machine learning and data mining methods to real-world problems, particularly exploratory research that describes novel learning and mining tasks and applications requiring non-standard techniques.

"Sobre este t�tulo" puede pertenecer a otra edici�n de este libro.

Descripci�n de la librer�a

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Informaci�n empresarial del vendedor

Expert Trading Limited
9220 Rumsey Road, Suite 101, Columbia, MD, 21045, U.S.A.

Condiciones de venta y env�o

Condiciones de venta

Company Name: GreatBookPrices
Legal Entity: Expert Trading, LLC
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Email address: CustomerService@SuperBookDeals.com
Phone number: 410-964-0026
consumer complaints can be addressed to address above
Registration #: 52-1713923
Authorized representative: Danielle Hainsey

Derecho a cancelaci�n

Si eres un consumidor puedes cancelar el presente contrato de acuerdo con lo indicado a continuaci�n. Son consumidores las personas f�sicas que act�en con un prop�sito ajeno a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesi�n.

Documento de informaci�n al consumidor y usuario sobre el desistimiento

Derecho de desistimiento:

Tienes derecho a desistir del presente contrato en un plazo de 14 d�as naturales sin necesidad de justificaci�n.

El plazo de desistimiento expirar� a los 14 d�as naturales del d�a en que t� o un tercero que hayas indicado, distinto del transportista, adquiera la posesi�n material del �ltimo bien, componente o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, deber�s notificarnos a GreatBookPrices, 6310 Stevens Forest Rd, Suite 200, 21046, Columbia, Maryland, U.S.A., 1 410-964-0026, de tu decisi�n de desistir del contrato a trav�s de una declaraci�n inequ�voca (por ejemplo, una carta enviada por correo postal, fax o correo electr�nico). Podr�s utilizar el modelo de formulario de desistimiento que figura a continuaci�n, aunque su uso no es obligatorio. Tienes asimismo la opci�n de cumplimentar y enviar electr�nicamente el modelo de formulario de desistimiento o cualquier otra declaraci�n inequ�voca a trav�s de nuestro sitio web a "Mis pedidos" en "Mi cuenta". Si recurres a esta opci�n, te comunicaremos sin demora en un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico) la recepci�n de dicho desistimiento.

Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

Consecuencias del desistimiento:

En caso de desistimiento por tu parte, te devolveremos todos los pagos recibidos de ti, incluidos los gastos de entrega (con la excepci�n de los gastos adicionales resultantes de la elecci�n por tu parte de una modalidad de entrega diferente a la modalidad menos costosa de entrega ordinaria que ofrezcamos) sin ninguna demora indebida y, en todo caso, a m�s tardar 14 d�as naturales a partir de la fecha en la que se nos informes de tu decisi�n de desistir del presente contrato. Procederemos a efectuar dicho reembolso utilizando el mismo medio de pago empleado por ti para la transacci�n inicial, a no ser que hayas dispuesto expresamente lo contrario; en todo caso, no incurrir�s en ning�n gasto como consecuencia del reembolso.

Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a GreatBookPrices, 902B Paramount Pkwy, Ref: [transaction or order number], 60510, Batavia, Illinois, U.S.A., 1 410-964-0026, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

Excepciones al derecho de desistimiento:

La entrega de peri�dicos, publicaciones especializadas o revistas con la excepci�n de contratos de suscripci�n; y
La entrega de contenido digital (incluyendo apps, software digital e-books, MP3, etc.) que no hubiera sido entregado en un medio tangible (por ejemplo: CD o DVD), si al realizar tu pedido has aceptado que podemos proceder al env�o del producto y que no resulta posible su cancelaci�n una vez comienza la entrega.

Modelo de formulario de desistimiento

(S�lo debe cumplimentar y enviar el presente formulario si desea desistir del contrato)

A la atenci�n de: (GreatBookPrices, 6310 Stevens Forest Rd, Suite 200, 21046, Columbia, Maryland, U.S.A., 1 410-964-0026)

Por la presente le comunico/comunicamos* que desisto de mi/desistimos de nuestro* contrato de venta del siguiente bien/prestaci�n del siguiente servicio*

Pedido el/recibido el*:

Nombre del consumidor y usuario o de los consumidores y usuarios:

Domicilio del consumidor y usuario o de los consumidores y usuarios:

Firma del consumidor y usuario o de los consumidores y usuarios (solo si el presente formulario se presenta en papel):

Fecha:

* Eliminar en su caso

Condiciones de env�o

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Tarifas de env�o en Estados Unidos de America

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Los plazos de entrega los establecen los vendedores y var�an seg�n el transportista y la ubicaci�n. Los pedidos que pasan por la aduana pueden sufrir retrasos y los compradores son responsables de los aranceles o tarifas asociadas. Los vendedores pueden ponerse en contacto con usted en relaci�n con cargos adicionales para cubrir cualquier aumento en los costes de env�o de los art�culos.