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9783540316817 - Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets: Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning: 17 (Studies in Computational Intelligence, 17) de Kopriva... (13 resultados)
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Kernel Based Algorithms For Mining Huge Data Sets
Librería: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, Estados Unidos de America
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Kernel Based Algorithms For Mining Huge Data Sets
Librería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de America
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets : Supervised, Semi-supervised, And Unsupervised Learning
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets: Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning (Studies in Computational Intelligence, 17)
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets: Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning (Studies in Computational Intelligence, 17)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets : Supervised, Semi-supervised, And Unsupervised Learning
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets : Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 'Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets' is the first book treating the fields of supervised, semi-supervised and unsupervised machine learning collectively. The book presents both the theory and the algorithms for mining huge data sets by using support vector machines (SVMs) in an iterative way. It demonstrates how kernel based SVMs can be used for dimensionality reduction (feature elimination) and shows the similarities and differences between the two most popular unsupervised techniques, the principal component analysis (PCA) and the independent component analysis (ICA). The book presents various examples, software, algorithmic solutions enabling the reader to develop their own codes for solving the problems. The book is accompanied by a website for downloading both data and software for huge data sets modeling in a supervised and semisupervised manner, as well as MATLAB based PCA and ICA routines for unsupervised learning. The book focuses on a broad range of machine learning algorithms and it is particularly aimed at students, scientists, and practicing researchers in bioinformatics (gene microarrays), text-categorization, numerals recognition, as well as in the images and audio signals de-mixing (blind source separation) areas.
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets : Supervised, Semi-supervised, And Unsupervised Learning
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets: Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning (Studies in Computational Intelligence (17))
Librería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets : Supervised, Semi-supervised, And Unsupervised Learning
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets
Idioma: Inglés
Publicado por Springer Berlin Heidelberg Mrz 2006, 2006
ISBN 10: 3540316817 ISBN 13: 9783540316817
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This is the first book treating the fields of supervised, semi-supervised and unsupervised machine learning collectively. The book presents both the theory and the algorithms for mining huge data sets using support vector machines (SVMs) in an iterative way. It demonstrates how kernel based SVMs can be used for dimensionality reduction and shows the similarities and differences between the two most popular unsupervised techniques. 284 pp. Englisch.
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets
Idioma: Inglés
Publicado por Springer Berlin Heidelberg, 2006
ISBN 10: 3540316817 ISBN 13: 9783540316817
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. Reports recent research results on Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data SetsA book about (machine) learning from (experimental) data This is the first book treating the fields of supervised, semi-supervised an.
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets
Idioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Mär 2006, 2006
ISBN 10: 3540316817 ISBN 13: 9783540316817
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -'Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets' is the first book treating the fields of supervised, semi-supervised and unsupervised machine learning collectively. The book presents both the theory and the algorithms for mining huge data sets by using support vector machines (SVMs) in an iterative way. It demonstrates how kernel based SVMs can be used for dimensionality reduction (feature elimination) and shows the similarities and differences between the two most popular unsupervised techniques, the principal component analysis (PCA) and the independent component analysis (ICA). The book presents various examples, software, algorithmic solutions enabling the reader to develop their own codes for solving the problems. The book is accompanied by a website for downloading both data and software for huge data sets modeling in a supervised and semisupervised manner, as well as MATLAB based PCA and ICA routines for unsupervised learning. The book focuses on a broad range of machine learning algorithms and it is particularly aimed at students, scientists, and practicing researchers in bioinformatics (gene microarrays), text-categorization, numerals recognition, as well as in the images and audio signals de-mixing (blind source separation) areas.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 284 pp. Englisch.
