Importe total (1 artículo artículos):
Destino del pedido:
devarakonda prashanth kumar (9 resultados)
Ir a los resultados principales
Filtros de búsqueda
Tipo de artículo
- Todos los tipos de productos
- Libros (9)
- Revistas y publicaciones (No hay ningún otro resultado que coincida con este filtro.)
- Cómics (No hay ningún otro resultado que coincida con este filtro.)
- Partituras (No hay ningún otro resultado que coincida con este filtro.)
- Arte, grabados y pósters (No hay ningún otro resultado que coincida con este filtro.)
- Fotografías (No hay ningún otro resultado que coincida con este filtro.)
- Mapas (No hay ningún otro resultado que coincida con este filtro.)
- Manuscritos y coleccionismo de papel (No hay ningún otro resultado que coincida con este filtro.)
Condición Más información
- Nuevo (9)
- Como nuevo, Excelente o Muy bueno (No hay ningún otro resultado que coincida con este filtro.)
- Bueno o Aceptable (No hay ningún otro resultado que coincida con este filtro.)
- Regular o Pobre (No hay ningún otro resultado que coincida con este filtro.)
- Tal como se indica (No hay ningún otro resultado que coincida con este filtro.)
Encuadernación
- Todas
- Tapa dura (No hay ningún otro resultado que coincida con este filtro.)
- Tapa blanda (9)
Más atributos
- Primera edición (No hay ningún otro resultado que coincida con este filtro.)
- Firmado (No hay ningún otro resultado que coincida con este filtro.)
- Sobrecubierta (No hay ningún otro resultado que coincida con este filtro.)
- Con imágenes (5)
- No impresión bajo demanda (3)
Idioma (1)
Precio
- Cualquier precio
- Menos de EUR 20 (No hay ningún otro resultado que coincida con este filtro.)
- EUR 20 a EUR 45
- Más de EUR 45
Gastos de envío gratis
- Envío gratis a Estados Unidos de America (No hay ningún otro resultado que coincida con este filtro.)
Ubicación del vendedor
Valoración de los vendedores
-
Clustering Categorical data: for exploratory data analysis
Idioma: Inglés
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012
ISBN 10: 3659258601 ISBN 13: 9783659258602
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 77,75
Envío por EUR 3,46
Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New.
-
Clustering Categorical Data: For Exploratory Data Analysis
Idioma: Inglés
Publicado por Lap Lambert Academic Publishing, 2012
ISBN 10: 3659258601 ISBN 13: 9783659258602
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 96,06
Envío por EUR 11,58
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoPaperback. Condición: Brand New. 52 pages. 8.66x5.91x0.12 inches. In Stock.
-
Clustering Categorical data | for exploratory data analysis
Idioma: Inglés
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012
ISBN 10: 3659258601 ISBN 13: 9783659258602
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 43,30
Envío por EUR 70,00
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 5 disponibles
Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Clustering Categorical data | for exploratory data analysis | Prashanth Kumar Devarakonda (u. a.) | Taschenbuch | 52 S. | Englisch | 2012 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9783659258602 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
-
Clustering Categorical data
Idioma: Inglés
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing Sep 2012, 2012
ISBN 10: 3659258601 ISBN 13: 9783659258602
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 49,00
Envío por EUR 23,00
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Data clustering is an important technique for exploratory data analysis and has been the focus of substantial research in several domains for decades among which Sampling has been recognized as an important technique to improve the efficiency of clustering. However, with sampling applied, those points that are not sampled will not have their labels after the normal process. Although there is a straightforward approach in the numerical domain, the problem of how to allocate those unlabeled data points into proper clusters remains as a challenging issue in the categorical domain. 52 pp. Englisch.
-
Clustering Categorical data: for exploratory data analysis
Idioma: Inglés
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012
ISBN 10: 3659258601 ISBN 13: 9783659258602
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 77,11
Envío por EUR 7,53
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. Print on Demand.
-
Clustering Categorical data: for exploratory data analysis
Idioma: Inglés
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012
ISBN 10: 3659258601 ISBN 13: 9783659258602
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 78,00
Envío por EUR 9,95
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. PRINT ON DEMAND.
-
Clustering Categorical data
Idioma: Inglés
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012
ISBN 10: 3659258601 ISBN 13: 9783659258602
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 41,05
Envío por EUR 48,99
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Devarakonda Prashanth KumarPrashanth Kumar Devarakonda completed both Masters and Bachelors program in Computer Science and Engineering in 2010 and 2005 respectively. Keen interests are in the field of Data Mining and has Eight years.
-
Clustering Categorical data
Idioma: Inglés
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing Sep 2012, 2012
ISBN 10: 3659258601 ISBN 13: 9783659258602
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 49,00
Envío por EUR 60,00
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Data clustering is an important technique for exploratory data analysis and has been the focus of substantial research in several domains for decades among which Sampling has been recognized as an important technique to improve the efficiency of clustering. However, with sampling applied, those points that are not sampled will not have their labels after the normal process. Although there is a straightforward approach in the numerical domain, the problem of how to allocate those unlabeled data points into proper clusters remains as a challenging issue in the categorical domain.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 52 pp. Englisch.
-
Clustering Categorical data : for exploratory data analysis
Idioma: Inglés
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012
ISBN 10: 3659258601 ISBN 13: 9783659258602
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 49,00
Envío por EUR 60,48
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Data clustering is an important technique for exploratory data analysis and has been the focus of substantial research in several domains for decades among which Sampling has been recognized as an important technique to improve the efficiency of clustering. However, with sampling applied, those points that are not sampled will not have their labels after the normal process. Although there is a straightforward approach in the numerical domain, the problem of how to allocate those unlabeled data points into proper clusters remains as a challenging issue in the categorical domain.
