9783319353906 - learning with partially labeled and interdependent data de amini, massih-reza; usunier, nicolas (16 resultados)
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Condición: New. pp. 120 Softcover reprint of the original 1st ed. 2015 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Taschenbuch. 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.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, Berlin, Springer International Publishing, Springer 2016
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Taschenbuch. 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 learnin…g 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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Editorial: Berlin Springer International Publishing Springer Okt 2016 2016
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Taschenbuch. 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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Condición: 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.
