Lampropoulos aristomenis (26 risultati)
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Editore: Cham, Springer International Publishing., 2015
Serie: Libro 64 di 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Editore: Springer, 2015
Serie: Libro 64 di 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Editore: Springer, 2015
Serie: Libro 64 di 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Editore: Springer, 2016
Serie: Libro 64 di 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Editore: Springer, 2016
Serie: Libro 64 di 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Editore: Springer, 2016
Serie: Libro 64 di 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Editore: Springer, 2016
Serie: Libro 64 di 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Editore: Springer, 2016
Serie: Libro 64 di 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Editore: Springer, 2015
Serie: Libro 64 di 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Editore: Springer, 2016
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Machine Learning Paradigms | Applications in Recommender Systems | Aristomenis S. Lampropoulos (u. a.) | Taschenbuch | xv | Englisch | 2016 | Springer | EAN 9783319384962 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[…dot]com | Anbieter: preigu.
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Editore: Springer, Berlin, Springer, 2016
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This timely book presents Applications in Recommender Systems which are making recommendations using machine learning algorithms trained via examples of content the user likes or dislikes. Recommender systems built on the assumption of availabilit…y of both positive and negative examples do not perform well when negative examples are rare. It is exactly this problem that the authors address in the monograph at hand. Specifically, the books approach is based on one-class classification methodologies that have been appearing in recent machine learning research. The blending of recommender systems and one-class classification provides a new very fertile field for research, innovation and development with potential applications in 'big data' as well as 'sparse data' problems.The book will be useful to researchers, practitioners and graduate students dealing with problems of extensive and complex data. It is intended for both the expert/researcher in the fields of Pattern Recognition, Machine Learning and Recommender Systems, as well as for the general reader in the fields of Applied and Computer Science who wishes to learn more about the emerging discipline of Recommender Systems and their applications. Finally, the book provides an extended list of bibliographic references which covers the relevant literature completely.
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Editore: Springer-Verlag New York Inc, 2016
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Editore: Springer, 2015
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Editore: Springer, 2016
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Editore: Springer, 2016
Serie: Libro 64 di 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Editore: Springer, 2016
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Editore: Berlin Springer International Publishing Springer Okt 2016, 2016
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This timely book presents Applications in Recommender Systems which are making recommendations using machine learning algorithms trained via examples of content the user likes or dislikes. Recommender systems built on the assumptio…n of availability of both positive and negative examples do not perform well when negative examples are rare. It is exactly this problem that the authors address in the monograph at hand. Specifically, the books approach is based on one-class classification methodologies that have been appearing in recent machine learning research. The blending of recommender systems and one-class classification provides a new very fertile field for research, innovation and development with potential applications in 'big data' as well as 'sparse data' problems.The book will be useful to researchers, practitioners and graduate students dealing with problems of extensive and complex data. It is intended for both the expert/researcher in the fields of Pattern Recognition, Machine Learning and Recommender Systems, as well as for the general reader in the fields of Applied and Computer Science who wishes to learn more about the emerging discipline of Recommender Systems and their applications. Finally, the book provides an extended list of bibliographic references which covers the relevant literature completely. 125 pp. Englisch.
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Editore: Springer International Publishing, 2015
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Editore: Springer International Publishing, 2016
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Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents recent applications of Recommender SystemsIntended for both the expert and researcher in the fields of Pattern Recognition, Machine Learning and Recommender Systems, as well as for the general reader who wis…hes to learn more about the eme.
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Editore: Springer, 2016
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Da: Majestic Books, Hounslow, Regno UnitoMajestic Books
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Editore: Springer, 2015
Serie: Libro 64 di 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Editore: Springer, 2016
Serie: Libro 64 di 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Da: Biblios, frankfurt am main, HESSE, GermaniaBiblios
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Editore: Springer, 2015
Serie: Libro 64 di 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Editore: Springer, Palgrave Macmillan Jun 2015, 2015
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