Applied Machine Learning and Data Analytics

Lingua: inglese

Editore: Springer, Springer Mai 2023, 2023

3031342216 / 9783031342219

Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000

Venditore con 5 stelle

Venditore AbeBooks dal 23 gennaio 2017

Brossura

Condizione: Nuovo

EUR 80,24

EUR 60,00 spedizione 
Spedito da Germania a U.S.A.

Quantità: 1 disponibile

Aggiungi al carrello
Resi gratuiti per 30 giorni

Descrizione dell’articolo da parte del venditore

This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Deep Learning Methods to Automate Embryo Classification and Evaluation.- Univariate feature fitness measures for classification problems: An empirical assessment.- Securing Advanced Metering Infrastructure using Blockchain for Effective Energy Trading.- Keratoconus Classification using Feature Selection and Machine Learning Approach.- Semantic Segmentation of The Lung to Examine the Effect of COVID-19 using UNET Model.- SMDKGG: A Socially Aware Meta Data Driven Knowledge Graph Generation for Disaster Tweets.- Brain MRI Image Classification using Deep Learning.- A Real Time Face Recognition Attendance using Machine Learning.- Towards abalone differentiation through machine learning.- Better Qualitative Searching for Effecting the Performance of Machine Translation.- RU-Net: A Novel Approach for Gastro-Intestinal Tract Image Segmentation using Convolutional Neural Network.- A credit card fraud detection model using machine learning methods with a hybrid of undersampling and oversampling for handling imbalanced datasets for high scores.- Implementation of YOLOv7 Model for Pest Detection.- Online Grocery Shopping: - Key Factors to Understand Shopping Behavior from Data Analytics Perspective.- A novel approach: Semantic web enabled subject searching for Union Catalogue.- How People in South America is Facing Monkeypox Outbreak .- Multi-level Classification of Satellite Images using Pre-trained AlexNet Architecture.- Handwriting Recognition for Predicting Gender and Handedness using Deep Learning.- Handwriting Recognition for Predicting Gender and Handedness using Deep Learning.- Performance evaluation of Smart Flower Optimization Algorithm over Industrial Non-Convex Constrained Optimization Problems.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 256 pp. Englisch.…

Codice articolo 9783031342219

Titolo
Applied Machine Learning and Data Analytics
Autore
M. A. Jabbar
Editore
Springer, Springer Mai 2023
Anno di pubblicazione
2023
Condizione
Neu
Rilegatura
Taschenbuch
Lingua
inglese
ISBN 10
3031342216
ISBN 13
9783031342219
Peso dell'articolo
394 grammi
Dimensioni
235x155x15 mm

buchversandmimpf2000

Emtmannsberg, BAYE, Germania

Venditore con 5 stelle

Venditore AbeBooks dal 23 gennaio 2017

Tariffe di spedizione da Germania a U.S.A.

ArticoloDa 60 a 60 giorni lavorativiDa 60 a 60 giorni lavorativi
Primo articoloEUR 60,00EUR 75,00
I tempi di consegna sono stabiliti dai venditori e variano in base al corriere e al paese. Gli ordini che devono attraversare una dogana possono subire ritardi e spetta agli acquirenti pagare eventuali tariffe o dazi associati. I venditori possono contattarti in merito ad addebiti aggiuntivi dovuti a eventuali maggiorazioni dei costi di spedizione dei tuoi articoli.

Metodi di pagamento

  • Visa
  • Mastercard
  • American Express
  • Carte Bleue
  • Apple Pay
  • Google Pay
  • Assegno
  • PayPal

Descrizione dello Store

Impressum Thorsten Retsch Buchversand Mimpf2000 Oberölschnitz 16 95517 Emtmannsberg Deutschland Telefon: 09209-2023188 Email: mimpf2000@online.de USt-ID-Nr.: DE 235096871 Wir führen gebrauchte Bücher aus allen Sparten der Literatur

Specializzazione

Modernes Antiquariat - Bücher von 1960 bis heute

Informazioni sull’azienda del venditore

buchversandmimpf2000

Germania

Impressum

Gesetzliche Anbieterkennung:

Thorsten Retsch
Buchversand Mimpf2000
Oberölschnitz 16
95517 Emtmannsberg
Deutschland
Telefon: 092092023188
E-Mail: order@buchversandmimpf2000.de
USt-IdNr.: DE 235096871

Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.