Chen bee chung (14 resultados)
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino UnidoRia Christie Collections
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Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino UnidoGreatBookPricesUK
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Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de AmericaBooks Puddle
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Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino UnidoRevaluation Books
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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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.
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Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino UnidoRevaluation Books
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Hardcover. Condición: Brand New. 1st edition. 298 pages. 9.00x6.00x0.50 inches. In Stock. This item is printed on demand.
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Librería: Biblios, frankfurt am main, HESSE, AlemaniaBiblios
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Condición: New. PRINT ON DEMAND pp. 288.
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Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna
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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.
