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9783319353906 - Learning with Partially Labeled and Interdependent Data de Amini, Massih-Reza; Usunier, Nicolas (16 resultados)
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Learning With Partially Labeled and Interdependent Data
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 60,54
Envío por EUR 2,33
Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 15 disponibles
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Learning with Partially Labeled and Interdependent Data
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 58,92
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Learning with Partially Labeled and Interdependent Data
Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 56,59
Envío por EUR 17,96
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 10 disponibles
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Learning With Partially Labeled and Interdependent Data
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 58,91
Envío por EUR 17,39
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Learning with Partially Labeled and Interdependent Data
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 76,92
Envío por EUR 3,51
Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. pp. 120 Softcover reprint of the original 1st ed. 2015 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Learning With Partially Labeled and Interdependent Data
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 77,69
Envío por EUR 23,19
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoPaperback. Condición: Brand New. reprint edition. 119 pages. 9.25x6.10x0.28 inches. In Stock.
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Learning with Partially Labeled and Interdependent Data
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 50,35
Envío por EUR 70,00
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 5 disponibles
Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Learning with Partially Labeled and Interdependent Data | Massih-Reza Amini (u. a.) | Taschenbuch | xiii | Englisch | 2016 | Springer | EAN 9783319353906 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Learning with Partially Labeled and Interdependent Data
Idioma: Inglés
Publicado por Springer, Berlin, Springer International Publishing, Springer, 2016
ISBN 10: 331935390X ISBN 13: 9783319353906
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 57,68
Envío por EUR 61,00
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book develops two key machine learning principles: the semi-supervised paradigm and learning with interdependent data. It reveals new applications, primarily web related, that transgress the classical machine learning framework through learning with interdependent data. The book traces how the semi-supervised paradigm and the learning to rank paradigm emerged from new web applications, leading to a massive production of heterogeneous textual data. It explains how semi-supervised learning techniques are widely used, but only allow a limited analysis of the information content and thus do not meet the demands of many web-related tasks.Later chapters deal with the development of learning methods for ranking entities in a large collection with respect to precise information needed. In some cases, learning a ranking function can be reduced to learning a classification function over the pairs of examples. The book proves that this task can be efficiently tackled in a new framework: learning with interdependent data.Researchers and professionals in machine learning will find these new perspectives and solutions valuable. Learning with Partially Labeled and Interdependent Data is also useful for advanced-level students of computer science, particularly those focused on statistics and learning.
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Learning With Partially Labeled and Interdependent Data
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 117,02
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
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Learning with Partially Labeled and Interdependent Data
Librería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 107,48
Envío por EUR 28,99
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoPaperback. Condición: Like New. Like New. book.
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Learning With Partially Labeled and Interdependent Data
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 138,15
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Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 15 disponibles
Añadir al carritoCondición: As New. Unread book in perfect condition.
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Learning with Partially Labeled and Interdependent Data (eng)
Librería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 46,22
Envío por EUR 13,50
Se envía de Italia a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
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Learning with Partially Labeled and Interdependent Data
Idioma: Inglés
Publicado por Berlin Springer International Publishing Springer Okt 2016, 2016
ISBN 10: 331935390X ISBN 13: 9783319353906
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 53,49
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book develops two key machine learning principles: the semi-supervised paradigm and learning with interdependent data. It reveals new applications, primarily web related, that transgress the classical machine learning framework through learning with interdependent data. The book traces how the semi-supervised paradigm and the learning to rank paradigm emerged from new web applications, leading to a massive production of heterogeneous textual data. It explains how semi-supervised learning techniques are widely used, but only allow a limited analysis of the information content and thus do not meet the demands of many web-related tasks.Later chapters deal with the development of learning methods for ranking entities in a large collection with respect to precise information needed. In some cases, learning a ranking function can be reduced to learning a classification function over the pairs of examples. The book proves that this task can be efficiently tackled in a new framework: learning with interdependent data.Researchers and professionals in machine learning will find these new perspectives and solutions valuable. Learning with Partially Labeled and Interdependent Data is also useful for advanced-level students of computer science, particularly those focused on statistics and learning. 106 pp. Englisch.
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Learning with Partially Labeled and Interdependent Data
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 77,11
Envío por EUR 7,54
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. Print on Demand pp. 120.
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Learning with Partially Labeled and Interdependent Data
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 76,93
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Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. PRINT ON DEMAND pp. 120.
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Learning with Partially Labeled and Interdependent Data
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2016
ISBN 10: 331935390X ISBN 13: 9783319353906
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 48,74
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. Presents an overview of statistical learning theoryAnalyzes two machine learning frameworks, semi-supervised learning with partially labeled data and learning with interdependent data Outlines how these frameworks can support emerging machi.
