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9783030407933 - Feature Learning and Understanding: Algorithms and Applications (Information Fusion and Data Science) de Zhao, Haitao; Leung, Henry; Lai, Zhihui (12 resultados)
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![Imagen de archivo de Feature Learning and Understanding: Algorithms and Applications (Information Fusion and Data Science) [Hardcover] Zhao, Haitao; Lai, Zhihui; Leung, Henry and Zhang, Xianyi a la venta por SpringBooks](https://pictures.abebooks.com/isbn/9783030407933-es-300.jpg)
Feature Learning and Understanding: Algorithms and Applications (Information Fusion and Data Science) [Hardcover] Zhao, Haitao; Lai, Zhihui; Leung, Henry and Zhang, Xianyi
Libro 7 de 9: Information Fusion and Data ScienceLibrería: SpringBooks, Berlin, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
Original o primera edición
EUR 56,42
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Feature Learning and Understanding: Algorithms and Applications (Information Fusion and Data Science)
Libro 7 de 9: Information Fusion and Data ScienceLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 139,72
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Feature Learning and Understanding: Algorithms and Applications (Information Fusion and Data Science)
Libro 7 de 9: Information Fusion and Data ScienceLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Feature Learning and Understanding : Algorithms and Applications
Libro 7 de 9: Information Fusion and Data ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2020
ISBN 10: 3030407934 ISBN 13: 9783030407933
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book covers the essential concepts and strategies within traditional and cutting-edge feature learning methods thru both theoretical analysis and case studies. Good features give good models and it is usually not classifiers but features that determine the effectiveness of a model. In this book, readers can find not only traditional feature learning methods, such as principal component analysis, linear discriminant analysis, and geometrical-structure-based methods, but also advanced feature learning methods, such as sparse learning, low-rank decomposition, tensor-based feature extraction, and deep-learning-based feature learning. Each feature learning method has its own dedicated chapter that explains how it is theoretically derived and shows how it is implemented for real-world applications. Detailed illustrated figures are included for better understanding. This book can be used by students, researchers, and engineers looking for a reference guide for popular methods of feature learning and machine intelligence.
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Feature Learning and Understanding: Algorithms and Applications
Libro 7 de 9: Information Fusion and Data ScienceLibrería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 221,27
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
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Feature Learning and Understanding: Algorithms and Applications (Information Fusion and Data Science)
Libro 7 de 9: Information Fusion and Data ScienceLibrería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 214,30
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Feature Learning and Understanding (eng)
Libro 7 de 9: Information Fusion and Data ScienceLibrería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
Calificación del vendedor: 3 de 5 estrellas
EUR 118,26
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Feature Learning and Understanding
Libro 7 de 9: Information Fusion and Data ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing Apr 2020, 2020
ISBN 10: 3030407934 ISBN 13: 9783030407933
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 149,79
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book covers the essential concepts and strategies within traditional and cutting-edge feature learning methods thru both theoretical analysis and case studies. Good features give good models and it is usually not classifiers but features that determine the effectiveness of a model. In this book, readers can find not only traditional feature learning methods, such as principal component analysis, linear discriminant analysis, and geometrical-structure-based methods, but also advanced feature learning methods, such as sparse learning, low-rank decomposition, tensor-based feature extraction, and deep-learning-based feature learning. Each feature learning method has its own dedicated chapter that explains how it is theoretically derived and shows how it is implemented for real-world applications. Detailed illustrated figures are included for better understanding. This book can be used by students, researchers, and engineers looking for a reference guide for popular methods of feature learning and machine intelligence. 308 pp. Englisch.
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Feature Learning and Understanding
Libro 7 de 9: Information Fusion and Data ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2020
ISBN 10: 3030407934 ISBN 13: 9783030407933
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoGebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Offers advanced feature learning methods, such as sparse learning, and deep-learning-based feature learning Includes also traditional and cutting-edge feature learning methodsContains the detailed theoretical analysis of each featu.
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Feature Learning and Understanding: Algorithms and Applications (Information Fusion and Data Science)
Libro 7 de 9: Information Fusion and Data ScienceLibrería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 206,24
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Feature Learning and Understanding
Libro 7 de 9: Information Fusion and Data ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Apr 2020, 2020
ISBN 10: 3030407934 ISBN 13: 9783030407933
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 149,79
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book covers the essential concepts and strategies within traditional and cutting-edge feature learning methods thru both theoretical analysis and case studies. Good features give good models and it is usually not classifiers but features that determine the effectiveness of a model. In this book, readers can find not only traditional feature learning methods, such as principal component analysis, linear discriminant analysis, and geometrical-structure-based methods, but also advanced feature learning methods, such as sparse learning, low-rank decomposition, tensor-based feature extraction, and deep-learning-based feature learning. Each feature learning method has its own dedicated chapter that explains how it is theoretically derived and shows how it is implemented for real-world applications. Detailed illustrated figures are included for better understanding. This book can be used by students, researchers, and engineers looking for a reference guide for popular methods of feature learning and machine intelligence.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 308 pp. Englisch.
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Feature Learning and Understanding: Algorithms and Applications (Information Fusion and Data Science)
Libro 7 de 9: Information Fusion and Data ScienceLibrería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 206,33
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