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Extreme Gradient Boosting for Data Mining Applications
Idioma: Inglés
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2018
ISBN 10: 6138236122 ISBN 13: 9786138236122
Librería: Zubal-Books, Since 1961, Cleveland, OH, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 33,11
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Añadir al carritoCondición: New. *Price HAS BEEN REDUCED by 10% until Monday, April 20 (SALE item)* 64 pp., paperback, new. - If you are reading this, this item is actually (physically) in our stock and ready for shipment once ordered. We are not bookjackers. Buyer is responsible for any additional duties, taxes, or fees required by recipient's country.
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Cyber-Physical Systems: A Comprehensive Guide (Chapman & Hall/CRC Cyber-Physical Systems)
Libro 1 de 4: Chapman & Hall/CRC Cyber-Physical SystemsLibrería: Books From California, Simi Valley, CA, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 46,17
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Añadir al carritopaperback. Condición: Very Good.
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Cyber-physical Systems : A Comprehensive Guide
Libro 1 de 4: Chapman & Hall/CRC Cyber-Physical SystemsLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 69,02
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Extreme Gradient Boosting for Data Mining Applications
Idioma: Inglés
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2018
ISBN 10: 6138236122 ISBN 13: 9786138236122
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 61,27
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Añadir al carritoPaperback. Condición: Brand New. 64 pages. 8.66x5.91x0.15 inches. In Stock.
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Cyber-physical Systems : A Comprehensive Guide
Libro 1 de 4: Chapman & Hall/CRC Cyber-Physical SystemsLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 76,02
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Añadir al carritoCondición: New.
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Cyber-Physical Systems (Chapman & Hall/CRC Cyber-Physical Systems)
Libro 1 de 4: Chapman & Hall/CRC Cyber-Physical SystemsLibrería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 70,65
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Ensemble Modelling for Disease Forecasting
Idioma: Inglés
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2020
ISBN 10: 6202671394 ISBN 13: 9786202671392
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 34,25
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Cyber-Physical Systems (Chapman & Hall/CRC Cyber-Physical Systems)
Libro 1 de 4: Chapman & Hall/CRC Cyber-Physical SystemsLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 82,82
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Añadir al carritoCondición: New. First edition Includes bibliographical references and index.
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Cyber-Physical Systems
Libro 1 de 4: Chapman & Hall/CRC Cyber-Physical SystemsLibrería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 81,04
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Cyber-physical Systems : A Comprehensive Guide
Libro 1 de 4: Chapman & Hall/CRC Cyber-Physical SystemsLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 72,08
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Cyber-physical Systems : A Comprehensive Guide
Libro 1 de 4: Chapman & Hall/CRC Cyber-Physical SystemsLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 70,31
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Cyber-Physical Systems: A Comprehensive Guide
Libro 1 de 4: Chapman & Hall/CRC Cyber-Physical SystemsLibrería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 72,09
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Añadir al carritoPaperback / softback. Condición: New. New copy - Usually dispatched within 4 working days.
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XGBoost. The Extreme Gradient Boosting for Mining Applications
Idioma: Inglés
Publicado por GRIN Verlag, GRIN Verlag, 2018
ISBN 10: 3668660611 ISBN 13: 9783668660618
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 27,95
Envío por EUR 60,51
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Technical Report from the year 2017 in the subject Computer Science - Internet, New Technologies, grade: 8, , language: English, abstract: Tree boosting has empirically proven to be a highly effective and versatile approach for data-driven modelling. The core argument is that tree boosting can adaptively determine the local neighbourhoods of the model thereby taking the bias-variance trade-off into consideration during model fitting. Recently, a tree boosting method known as XGBoost has gained popularity by providing higher accuracy. XGBoost further introduces some improvements which allow it to deal with the bias-variance trade-off even more carefully. In this research work, we propose to demonstrate the use of an adaptive procedure i.e. Learned Loss (LL) to update the loss function as the boosting proceeds. Accuracy of the proposed algorithm i.e. XGBoost with Learned Loss boosting function is evaluated using test/train method, K-fold cross validation, and Stratified cross validation method and compared with the state of the art algorithms viz. XGBoost, AdaBoost, AdaBoost-NN, Linear Regression(LR),Neural Network(NN), Decision Tree(DT), Support Vector Machine(SVM), bagging-DT, bagging-NN and Random Forest algorithms. The parameters evaluated are accuracy, Type 1 error and Type 2 error (in Percentages). This study uses total ten years of historical data from Jan 2007 to Aug 2017 of two stock market indices CNX Nifty and S&P BSE Sensex which are highly voluminous.Further, in this research work, we will investigate how XGBoost differs from the more traditional ensemble techniques. Moreover, we will discuss the regularization techniques that these methods offer and the effect these have on the models.In addition to this, we will attempt to answer the question of why XGBoost seems to win so many competitions. To do this, we will provide some arguments for why tree boosting, and in particular XGBoost, seems to be such a highly effective and versatile approach to predictive modelling. The core argument is that tree boosting can be seen to adaptively determine the local neighbourhoods of the model. Tree boosting can thus be seen to take the bias-variance trade off into consideration during model fitting. XGBoost further introduces some improvements which allow it to deal with the bias-variance trade off even more carefully.
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Cyber-Physical Systems (Chapman & Hall/CRC Cyber-Physical Systems)
Libro 1 de 4: Chapman & Hall/CRC Cyber-Physical SystemsLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 79,96
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Añadir al carritoCondición: New. In.
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Cyber-Physical Systems (Chapman & Hall/CRC Cyber-Physical Systems)
Libro 1 de 4: Chapman & Hall/CRC Cyber-Physical SystemsLibrería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 82,39
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Handbook of Research on Machine Learning : Foundations and Applications
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 103,95
Envío por EUR 2,24
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Extreme Gradient Boosting for Data Mining Applications
Idioma: Inglés
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2018
ISBN 10: 6138236122 ISBN 13: 9786138236122
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 33,20
Envío por EUR 70,00
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Extreme Gradient Boosting for Data Mining Applications | Nonita Sharma | Taschenbuch | 64 S. | Englisch | 2018 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786138236122 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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Handbook of Research on Machine Learning : Foundations and Applications
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 111,12
Envío por EUR 2,24
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Handbook of Research on Machine Learning: Foundations and Applications
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 105,75
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 3 disponibles
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Cyber-physical Systems: A Comprehensive Guide
Libro 1 de 4: Chapman & Hall/CRC Cyber-Physical SystemsLibrería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 101,86
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Añadir al carritoPaperback. Condición: Brand New. 264 pages. 10.00x7.00x10.00 inches. In Stock.
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Handbook of Research on Machine Learning: Foundations and Applications
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 111,43
Envío por EUR 3,39
Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. pages cm First edition Includes bibliographical references and index.
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Handbook of Research on Machine Learning : Foundations and Applications
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 103,59
Envío por EUR 17,23
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
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Handbook of Research on Machine Learning : Foundations and Applications
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 104,85
Envío por EUR 17,23
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoCondición: As New. Unread book in perfect condition.
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Handbook of Research on Machine Learning: Foundations and Applications
Idioma: Inglés
Publicado por Apple Academic Press Inc., 2024
ISBN 10: 177463869X ISBN 13: 9781774638699
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 103,61
Envío por EUR 23,61
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoPaperback / softback. Condición: New. New copy - Usually dispatched within 4 working days.
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XGBoost. The Extreme Gradient Boosting for Mining Applications
Librería: Buchpark, Trebbin, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 19,94
Envío por EUR 105,00
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoCondición: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Technical Report from the year 2017 in the subject Computer Science - Internet, New Technologies, grade: 8, , language: English, abstract: Tree boosting has empirically proven to be a highly effective and versatile approach for data-driven modelling. The core argument is that tree boosting can adaptively determine the local neighbourhoods of the model thereby taking the bias-variance trade-off into consideration during model fitting. Recently, a tree boosting method known as XGBoost has gained popularity by providing higher accuracy. XGBoost further introduces some improvements which allow it to deal with the bias-variance trade-off even more carefully. In this research work, we propose to demonstrate the use of an adaptive procedure i.e. Learned Loss (LL) to update the loss function as the boosting proceeds. Accuracy of the proposed algorithm i.e. XGBoost with Learned Loss boosting function is evaluated using test/train method, K-fold cross validation, and Stratified cross validation method and compared with the state of the art algorithms viz. XGBoost, AdaBoost, AdaBoost-NN, Linear Regression(LR),Neural Network(NN), Decision Tree(DT), Support Vector Machine(SVM), bagging-DT, bagging-NN and Random Forest algorithms. The parameters evaluated are accuracy, Type 1 error and Type 2 error (in Percentages). This study uses total ten years of historical data from Jan 2007 to Aug 2017 of two stock market indices CNX Nifty and S&P BSE Sensex which are highly voluminous. Further, in this research work, we will investigate how XGBoost differs from the more traditional ensemble techniques. Moreover, we will discuss the regularization techniques that these methods offer and the effect these have on the models. In addition to this, we will attempt to answer the question of why XGBoost seems to win so many competitions. To do this, we will provide some arguments for why tree boosting, and in particular XGBoost, seems to be such a highly effective and versatile approach to predictive modelling. The core argument is that tree boosting can be seen to adaptively determine the local neighbourhoods of the model. Tree boosting can thus be seen to take the bias-variance trade off into consideration during model fitting. XGBoost further introduces some improvements which allow it to deal with the bias-variance trade off even more carefully.
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Handbook of Research on Machine Learning: Foundations and Applications
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 117,84
Envío por EUR 13,76
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. In.
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Handbook of Research on Machine Learning
Librería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 146,74
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Añadir al carritoCondición: Brand New. New. US edition. Expediting shipping for all USA and Europe orders excluding PO Box. Excellent Customer Service.
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Cyber-Physical Systems : A Comprehensive Guide
Libro 1 de 4: Chapman & Hall/CRC Cyber-Physical SystemsLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 195,94
Envío por EUR 2,24
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Emerging Technologies for Healthcare: Internet of Things and Deep Learning Models (eng)
Libro 1 de 3: Machine Learning in Biomedical Science and Healthcare InformaticsLibrería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 194,60
Envío por EUR 6,80
Se envía de Italia a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoCondición: new.
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Emerging Technologies for Healthcare (Hardcover)
Libro 1 de 3: Machine Learning in Biomedical Science and Healthcare InformaticsIdioma: Inglés
Publicado por John Wiley & Sons Inc, New York, 2021
ISBN 10: 1119791723 ISBN 13: 9781119791720
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 205,37
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Añadir al carritoHardcover. Condición: new. Hardcover. Emerging Technologies for Healthcare begins with an IoT-based solution for the automated healthcare sector which is enhanced to provide solutions with advanced deep learning techniques. The book provides feasible solutions through various machine learning approaches and applies them to disease analysis and prediction. An example of this is employing a three-dimensional matrix approach for treating chronic kidney disease, the diagnosis and prognostication of acquired demyelinating syndrome (ADS) and autism spectrum disorder, and the detection of pneumonia. In addition, it provides healthcare solutions for post COVID-19 outbreaks through various suitable approaches, Moreover, a detailed detection mechanism is discussed which is used to devise solutions for predicting personality through handwriting recognition; and novel approaches for sentiment analysis are also discussed with sufficient data and its dimensions. This book not only covers theoretical approaches and algorithms, but also contains the sequence of steps used to analyze problems with data, processes, reports, and optimization techniques. It will serve as a single source for solving various problems via machine learning algorithms. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
