Innovations in Machine Learning : Theory and Applications
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2006
Serie: Libro 25 di 183 - Studies in Fuzziness and Soft Computing
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- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Machine learning is currently one of the most rapidly growing areas of research in computer science. In compiling this volume we have brought together contributions from some of the most prestigious researchers in this field. This book covers the three main learning systems; symbolic learning, neural networks and genetic algorithms as well as providing a tutorial on learning casual influences. Each of the nine chapters is self-contained.Both theoreticians and application scientists/engineers in the broad area of artificial intelligence will find this volume valuable. It also provides a useful sourcebook for Postgraduate since it shows the direction of current research.
Codice articolo 9783540306092
- Titolo
- Innovations in Machine Learning : Theory and Applications
- Autore
- Dawn E. Holmes
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2006
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3540306099
- ISBN 13
- 9783540306092
- Peso dell'articolo
- 560 grammi
- Dimensioni
- 241x160x21 mm
- Serie
- Libro 25 di 183: Studies in Fuzziness and Soft Computing
Machine learning is currently one of the most rapidly growing areas of research in computer science. In compiling this volume we have brought together contributions from some of the most prestigious researchers in this field. This book covers the three main learning systems; symbolic learning, neural networks and genetic algorithms as well as providing a tutorial on learning casual influences. Each of the nine chapters is self-contained.
Both theoreticians and application scientists/engineers in the broad area of artificial intelligence will find this volume valuable. It also provides a useful sourcebook for Postgraduate since it shows the direction of current research.
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Machine learning is currently one of the most rapidly growing areas of research in computer science. In compiling this volume we have brought together contributions from some of the most prestigious researchers in this field. This book covers the three main learning systems; symbolic learning, neural networks and genetic algorithms as well as providing a tutorial on learning casual influences. Each of the nine chapters is self-contained.
Both theoreticians and application scientists/engineers in the broad area of artificial intelligence will find this volume valuable. It also provides a useful sourcebook for Postgraduate since it shows the direction of current research.
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