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Temporal Data Mining Via Unsupervised Ensemble Learning
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 49,09
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoPaperback. Condición: Brand New. 1st edition. 172 pages. 9.00x7.25x0.75 inches. In Stock.
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TEMPORAL DATA MINING VIA UNSUPERVISED ENSEMBLE LEARNING
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 54,24
Envío por EUR 7,52
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 3 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. pp. 172.
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Temporal Data Mining via Unsupervised Ensemble Learning
Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 44,89
Envío por EUR 17,93
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
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TEMPORAL DATA MINING VIA UNSUPERVISED ENSEMBLE LEARNING
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 65,60
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Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 3 disponibles
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TEMPORAL DATA MINING VIA UNSUPERVISED ENSEMBLE LEARNING
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 62,86
Envío por EUR 9,95
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 3 disponibles
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Temporal Data Mining via Unsupervised Ensemble Learning
Idioma: Inglés
Publicado por Elsevier Science Publishing Co Inc, 2016
ISBN 10: 0128116544 ISBN 13: 9780128116548
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 56,89
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Añadir al carritoPaperback / softback. Condición: New. New copy - Usually dispatched within 4 working days.
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Temporal Data Mining via Unsupervised Ensemble Learning
Librería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
Calificación del vendedor: 3 de 5 estrellas
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Temporal Data Mining via Unsupervised Ensemble Learning
Idioma: Inglés
Publicado por Elsevier, München, Elsevier, 2016
ISBN 10: 0128116544 ISBN 13: 9780128116548
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 150,00
Envío por EUR 23,00
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Temporal Data Mining via Unsupervised Ensemble Learning provides the principle knowledge of temporal data mining in association with unsupervised ensemble learning and the fundamental problems of temporal data clustering from different perspectives. By providing three proposed ensemble approaches of temporal data clustering, this book presents a practical focus of fundamental knowledge and techniques, along with a rich blend of theory and practice. Furthermore, the book includes illustrations of the proposed approaches based on data and simulation experiments to demonstrate all methodologies, and is a guide to the proper usage of these methods. As there is nothing universal that can solve all problems, it is important to understand the characteristics of both clustering algorithms and the target temporal data so the correct approach can be selected for a given clustering problem. Scientists, researchers, and data analysts working with machine learning and data mining will benefit from this innovative book, as will undergraduate and graduate students following courses in computer science, engineering, and statistics. Englisch.
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Temporal Data Mining via Unsupervised Ensemble Learning
Idioma: Inglés
Publicado por Elsevier, München, Elsevier, 2016
ISBN 10: 0128116544 ISBN 13: 9780128116548
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 154,51
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Temporal Data Mining via Unsupervised Ensemble Learning provides the principle knowledge of temporal data mining in association with unsupervised ensemble learning and the fundamental problems of temporal data clustering from different perspectives. By providing three proposed ensemble approaches of temporal data clustering, this book presents a practical focus of fundamental knowledge and techniques, along with a rich blend of theory and practice. Furthermore, the book includes illustrations of the proposed approaches based on data and simulation experiments to demonstrate all methodologies, and is a guide to the proper usage of these methods. As there is nothing universal that can solve all problems, it is important to understand the characteristics of both clustering algorithms and the target temporal data so the correct approach can be selected for a given clustering problem. Scientists, researchers, and data analysts working with machine learning and data mining will benefit from this innovative book, as will undergraduate and graduate students following courses in computer science, engineering, and statistics.
