Emerging Paradigms in Machine Learning: 13
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2012
Serie: Libro 22 di 235 - Smart Innovation, Systems and Technologies
- Rilegato
- Usato
Da: Optimon Books, Gravesend, Kent, Regno UnitoOptimon Books
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Codice articolo 436780
- Titolo
- Emerging Paradigms in Machine Learning: 13
- Autore
- Sheela Ramanna, Lakhmi C. Jain, Robert J. Howlett (editors)
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2012
- Condizione
- Good
- Rilegatura
- Hardcover
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3642286984
- ISBN 13
- 9783642286988
- Serie
- Libro 22 di 235: Smart Innovation, Systems and Technologies
This book presents fundamental topics and algorithms that form the core of machine learning (ML) research, as well as emerging paradigms in intelligent system design. The multidisciplinary nature of machine learning makes it a very fascinating and popular area for research. The book is aiming at students, practitioners and researchers and captures the diversity and richness of the field of machine learning and intelligent systems. Several chapters are devoted to computational learning models such as granular computing, rough sets and fuzzy sets An account of applications of well-known learning methods in biometrics, computational stylistics, multi-agent systems, spam classification including an extremely well-written survey on Bayesian networks shed light on the strengths and weaknesses of the methods. Practical studies yielding insight into challenging problems such as learning from incomplete and imbalanced data, pattern recognition of stochastic episodic events and on-line mining of non-stationary data streams are a key part of this book.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
This book presents fundamental topics and algorithms that form the core of machine learning (ML) research, as well as emerging paradigms in intelligent system design. The multidisciplinary nature of machine learning makes it a very fascinating and popular area for research. The book is aiming at students, practitioners and researchers and captures the diversity and richness of the field of machine learning and intelligent systems. Several chapters are devoted to computational learning models such as granular computing, rough sets and fuzzy sets An account of applications of well-known learning methods in biometrics, computational stylistics, multi-agent systems, spam classification including an extremely well-written survey on Bayesian networks shed light on the strengths and weaknesses of the methods. Practical studies yielding insight into challenging problems such as learning from incomplete and imbalanced data, pattern recognition of stochastic episodic events and on-line mining of non-stationary data streams are a key part of this book.
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