Agarwal deepak k (20 resultados)
- Tapa dura
Librería: HPB-Red, Dallas, TX, Estados Unidos de AmericaHPB-Red
Contactar con el vendedorVendedor de 5 estrellasCondición: Usado - Aceptable
EUR 26,92
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Hardcover. Condición: Good. Connecting readers with great books since 1972! Used textbooks may not include companion materials such as access codes, etc. May have some wear or writing/highlighting. We ship orders daily and Customer Service is our top priority.
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Librería: World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, Estados Unidos de AmericaWorld of Books (was SecondSale)
Contactar con el vendedorVendedor de 5 estrellasCondición: Usado - Aceptable
EUR 30,40
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Condición: Good. Item in good condition. Textbooks may not include supplemental items i.e. CDs, access codes etc.
- Tapa dura
Librería: World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, Estados Unidos de AmericaWorld of Books (was SecondSale)
Contactar con el vendedorVendedor de 5 estrellasCondición: Usado - Bueno
EUR 30,40
Gastos de envío gratisSe envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Condición: Very Good. Item in very good condition! Textbooks may not include supplemental items i.e. CDs, access codes etc.
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Librería: World of Books Inc, Montgomery, IL, Estados Unidos de AmericaWorld of Books Inc
Contactar con el vendedorVendedor de 2 estrellasCondición: Usado - Bueno
EUR 32,18
Gastos de envío gratisSe envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Hardback. Condición: Very Good. Designing algorithms to recommend items such as news articles and movies to users is a challenging task in numerous web applications. The crux of the problem is to rank items based on users' responses to different items to optimize for multiple objectives. Major technical challenges are high dimen…sional prediction with sparse data and constructing high dimensional sequential designs to collect data for user modeling and system design. This comprehensive treatment of the statistical issues that arise in recommender systems includes detailed, in-depth discussions of current state-of-the-art methods such as adaptive sequential designs (multi-armed bandit methods), bilinear random-effects models (matrix factorization) and scalable model fitting using modern computing paradigms like MapReduce. The authors draw upon their vast experience working with such large-scale systems at Yahoo! and LinkedIn, and bridge the gap between theory and practice by illustrating complex concepts with examples from applications they are directly involved with.
- Tapa dura
Librería: clickgoodwillbooks, Indianapolis, IN, Estados Unidos de Americaclickgoodwillbooks
Contactar con el vendedorVendedor de 5 estrellasCondición: Usado - Regular
EUR 30,39
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Condición: acceptable. Used - Acceptable: All pages and the cover are intact, but shrink wrap, dust covers, or boxed set case may be missing. Pages may include limited notes, highlighting, or minor water damage but the text is readable. Item may be missing bundled media.
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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EUR 69,63
Envío por EUR 2,28Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: New.
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Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de AmericaCalifornia Books
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EUR 71,98
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Condición: New.
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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EUR 71,26
Envío por EUR 2,28Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: As New. Unread book in perfect condition.
- Tapa dura
Librería: GoldBooks, Denver, CO, Estados Unidos de AmericaGoldBooks
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EUR 76,92
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Hardcover. Condición: new. New Copy. Customer Service Guaranteed.
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Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino UnidoRia Christie Collections
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EUR 70,85
Envío por EUR 13,97Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: New. In.
- Tapa dura
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino UnidoGreatBookPricesUK
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EUR 70,84
Envío por EUR 17,49Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: New.
- Tapa dura
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino UnidoGreatBookPricesUK
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EUR 77,97
Envío por EUR 17,49Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: As New. Unread book in perfect condition.
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Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de AmericaBooks Puddle
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EUR 99,54
Envío por EUR 3,44Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Condición: New. pp. 288.
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Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino UnidoRarewaves.com UK
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EUR 76,47
Envío por EUR 75,78Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Hardback. Condición: New. Designing algorithms to recommend items such as news articles and movies to users is a challenging task in numerous web applications. The crux of the problem is to rank items based on users' responses to different items to optimize for multiple objectives. Major technical challenges are high dimensional… prediction with sparse data and constructing high dimensional sequential designs to collect data for user modeling and system design. This comprehensive treatment of the statistical issues that arise in recommender systems includes detailed, in-depth discussions of current state-of-the-art methods such as adaptive sequential designs (multi-armed bandit methods), bilinear random-effects models (matrix factorization) and scalable model fitting using modern computing paradigms like MapReduce. The authors draw upon their vast experience working with such large-scale systems at Yahoo! and LinkedIn, and bridge the gap between theory and practice by illustrating complex concepts with examples from applications they are directly involved with.
- Tapa blanda
Librería: liu xing, Nanjing, JS, Chinaliu xing
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EUR 109,82
Envío por EUR 15,53Se envía de China a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 5 disponibles
paperback. Condición: New. Paperback. Pub Date: 2019-09-01 Pages: 220 Language: Chinese Publisher: Machinery Industry Press Statistics recommendation system written by LinkedIn company's technical experts. focusing on the core of the system is recommended - statistical methods. not only to explain the theory of knowledge. but sh…ared the author LinkedIn and Yahoo! Real .
- Tapa dura
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Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino UnidoMajestic Books
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EUR 99,02
Envío por EUR 7,58Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Condición: New. Print on Demand pp. 288.
- Tapa dura
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Librería: Biblios, frankfurt am main, HESSE, AlemaniaBiblios
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EUR 103,04
Envío por EUR 9,95Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Condición: New. PRINT ON DEMAND pp. 288.
- Tapa dura
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Librería: CitiRetail, Stevenage, Reino UnidoCitiRetail
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EUR 77,44
Envío por EUR 43,14Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Hardcover. Condición: new. Hardcover. Designing algorithms to recommend items such as news articles and movies to users is a challenging task in numerous web applications. The crux of the problem is to rank items based on users' responses to different items to optimize for multiple objectives. Major technical challenges are high… dimensional prediction with sparse data and constructing high dimensional sequential designs to collect data for user modeling and system design. This comprehensive treatment of the statistical issues that arise in recommender systems includes detailed, in-depth discussions of current state-of-the-art methods such as adaptive sequential designs (multi-armed bandit methods), bilinear random-effects models (matrix factorization) and scalable model fitting using modern computing paradigms like MapReduce. The authors draw upon their vast experience working with such large-scale systems at Yahoo! and LinkedIn, and bridge the gap between theory and practice by illustrating complex concepts with examples from applications they are directly involved with. This book is for researchers and students in statistics, data mining, computer science, machine learning, marketing and also practitioners who implement recommender systems. It provides an in-depth discussion of challenges encountered in deploying real-life large-scale systems and state-of-the-art solutions in personalization, explore/exploit, dimension reduction and multi-objective optimization. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
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Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna
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EUR 73,66
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This book is for researchers and students in statistics, data mining, computer science, machine learning, marketing and also practitioners who implement recommender systems. It provides an in-depth discussion of chall…enges encountered in deploying real-life.
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Librería: preigu, Osnabrück, Alemaniapreigu
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EUR 78,10
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Buch. Condición: Neu. Statistical Methods for Recommender Systems | Deepak K. Agarwal (u. a.) | Buch | Gebunden | Englisch | 2016 | Cambridge University Press | EAN 9781107036079 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
