9786209379475 - research advances in machine learning de manzali, youness; gmira, faiq; elfar, mohamed (12 resultados)
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Taschenbuch. Condición: Neu. Research Advances in Machine Learning | Youness Manzali (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2025 | KS Omniscriptum Publishing | EAN 9786209379475 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: pre…igu.
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This advanced research book introduces well-designed improvements to major machine learning algorithms, including decision trees, KNN, random forests, and clustering methods. The book focuses on reducing model complexity while impro…ving accuracy, robustness, and execution time through novel pruning, feature weighting, and ensemble strategies. The proposed approaches are experimentally validated on well-known real-world datasets, demonstrating their effectiveness and strong practical relevance. 160 pp. Englisch.
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Paperback. Condición: new. Paperback. This advanced research book introduces well-designed improvements to major machine learning algorithms, including decision trees, KNN, random forests, and clustering methods. The book focuses on reducing model complexity while improving accuracy, robustness, and execution time through novel…pruning, feature weighting, and ensemble strategies. The proposed approaches are experimentally validated on well-known real-world datasets, demonstrating their effectiveness and strong practical relevance. This item is printed on demand. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This advanced research book introduces well-designed improvements to major machine learning algorithms, including decision trees, KNN, random forests, and clustering methods. The book focuses on reducing model complexity while improving…accuracy, robustness, and execution time through novel pruning, feature weighting, and ensemble strategies. The proposed approaches are experimentally validated on well-known real-world datasets, demonstrating their effectiveness and strong practical relevance.
