mario fordellone (35 risultati)

Taschenbuch. Condizione: Neu. Statistical Analysis of Complex Data | Dimensionality reduction and classification methods | Mario Fordellone | Taschenbuch | 84 S. | Englisch | 2019 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786200443724 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.

Taschenbuch. Condizione: Neu. Análisis estadístico de datos complejos | Mario Fordellone | Taschenbuch | Spanisch | 2022 | Ediciones Nuestro Conocimiento | EAN 9786205111482 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.

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Taschenbuch. Condizione: Neu. Analyse statistique de données complexes | Mario Fordellone | Taschenbuch | Französisch | 2022 | Editions Notre Savoir | EAN 9786205111505 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.

Taschenbuch. Condizione: Neu. Statisticheskij analiz slozhnyh dannyh | Mario Fordellone | Taschenbuch | Russisch | 2022 | Sciencia Scripts | EAN 9786205111635 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.

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Taschenbuch. Condizione: Neu. Analisi statistica di dati complessi | Mario Fordellone | Taschenbuch | Italienisch | 2022 | Edizioni Sapienza | EAN 9786205111512 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.

Taschenbuch. Condizione: Neu. Análise estatística de dados complexos | Mario Fordellone | Taschenbuch | Portugiesisch | 2022 | Edições Nosso Conhecimento | EAN 9786205112076 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.

Taschenbuch. Condizione: Neu. Statistische Analyse komplexer Daten | Mario Fordellone | Taschenbuch | 100 S. | Deutsch | 2022 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786205111468 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu.

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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Statistical learning (SL) is the study of the generalizable extraction of knowledge from data (Friedman et al. 2001). The concept of learning is used when human expertise does not exist, humans are unable to explain their expertise, solution changes in time, solution needs to be adapted to particular cases. The principal algorithms used in SL are classified in: supervised learning (e.g. regression and classification), unsupervised learning (e.g. association and clustering), semi-supervised, it combines both labeled and unlabeled examples to generate an appropriate function or classifier. Following this research idea, in this book we propose a good review on the more recent statistical models used to solve the dimensionality problem recently discussed. 84 pp. Englisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -El aprendizaje estadístico (SL) es el estudio de la extracción generalizable de conocimientos a partir de datos (Friedman et al. 2001). El concepto de aprendizaje se utiliza cuando no existe experiencia humana, los humanos no pueden explicar su experiencia, la solución cambia con el tiempo, la solución debe adaptarse a casos particulares. Los principales algoritmos utilizados en SL se clasifican en: aprendizaje supervisado (por ejemplo, regresión y clasificación), aprendizaje no supervisado (por ejemplo, asociación y clustering), semi-supervisado, combina tanto ejemplos etiquetados como no etiquetados para generar una función o clasificador adecuado. Siguiendo esta idea de investigación, en este libro proponemos una buena revisión sobre los modelos estadísticos más recientes utilizados para resolver el problema de la dimensionalidad recientemente discutido. 100 pp. Spanisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Statisticheskoe obuchenie (SL) - äto izuchenie obobschaüschego izwlecheniq znanij iz dannyh (Friedman et al. 2001). Koncepciq obucheniq ispol'zuetsq, kogda chelowecheskij opyt otsutstwuet, lüdi ne mogut ob#qsnit' swoj opyt, reshenie menqetsq wo wremeni, reshenie dolzhno byt' adaptirowano k konkretnym sluchaqm. Osnownye algoritmy, ispol'zuemye w SL, klassificiruütsq na: kontroliruemoe obuchenie (naprimer, regressiq i klassifikaciq), nekontroliruemoe obuchenie (naprimer, associaciq i klasterizaciq), polukontroliruemoe, ono ob#edinqet kak mechenye, tak i nemechenye primery dlq sozdaniq sootwetstwuüschej funkcii ili klassifikatora. Sleduq ätoj issledowatel'skoj idee, w dannoj knige my predlagaem horoshij obzor poslednih statisticheskih modelej, ispol'zuemyh dlq resheniq nedawno obsuzhdawshejsq problemy razmernosti. 100 pp. Russisch.

Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Fordellone MarioDr. Mario Fordellone is a teaching assistant at LUISS University of Rome and research fellow at La Sapienza. He has demonstrated skills in Statistics, Research, Mathematical Modeling, and Programming.Statistical l.

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -L'apprentissage statistique (SL) est l'étude de l'extraction généralisable de connaissances à partir de données (Friedman et al. 2001). Le concept d'apprentissage est utilisé lorsque l'expertise humaine n'existe pas, les humains sont incapables d'expliquer leur expertise, la solution change dans le temps, la solution doit être adaptée à des cas particuliers. Les principaux algorithmes utilisés dans l'apprentissage automatique sont classés en : apprentissage supervisé (par exemple, régression et classification), apprentissage non supervisé (par exemple, association et regroupement), semi-supervisé, il combine des exemples étiquetés et non étiquetés pour générer une fonction ou un classificateur approprié. Suivant cette idée de recherche, nous proposons dans ce livre une bonne revue des modèles statistiques les plus récents utilisés pour résoudre le problème de dimensionnalité récemment évoqué. 100 pp. Französisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Statistical learning (SL) is the study of the generalizable extraction of knowledge from data (Friedman et al. 2001). The concept of learning is used when human expertise does not exist, humans are unable to explain their expertise, solution changes in time, solution needs to be adapted to particular cases. The principal algorithms used in SL are classified in: supervised learning (e.g. regression and classification), unsupervised learning (e.g. association and clustering), semi-supervised, it combines both labeled and unlabeled examples to generate an appropriate function or classifier. Following this research idea, in this book we propose a good review on the more recent statistical models used to solve the dimensionality problem recently discussed.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 84 pp. Englisch.

Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. &Uumlber den AutorO Dr. Mario Fordellone ? professor assistente na Universidade LUISS de Roma e investigador na La Sapienza. Tem demonstrado compet?ncias em Estat?stica, Investiga??o, Modela??o Matem?tica, e Programa??o.Klap.

Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Statistical learning (SL) is the study of the generalizable extraction of knowledge from data (Friedman et al. 2001). The concept of learning is used when human expertise does not exist, humans are unable to explain their expertise, solution changes in time, solution needs to be adapted to particular cases. The principal algorithms used in SL are classified in: supervised learning (e.g. regression and classification), unsupervised learning (e.g. association and clustering), semi-supervised, it combines both labeled and unlabeled examples to generate an appropriate function or classifier. Following this research idea, in this book we propose a good review on the more recent statistical models used to solve the dimensionality problem recently discussed.

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -El aprendizaje estadístico (SL) es el estudio de la extracción generalizable de conocimientos a partir de datos (Friedman et al. 2001). El concepto de aprendizaje se utiliza cuando no existe experiencia humana, los humanos no pueden explicar su experiencia, la solución cambia con el tiempo, la solución debe adaptarse a casos particulares. Los principales algoritmos utilizados en SL se clasifican en: aprendizaje supervisado (por ejemplo, regresión y clasificación), aprendizaje no supervisado (por ejemplo, asociación y clustering), semi-supervisado, combina tanto ejemplos etiquetados como no etiquetados para generar una función o clasificador adecuado. Siguiendo esta idea de investigación, en este libro proponemos una buena revisión sobre los modelos estadísticos más recientes utilizados para resolver el problema de la dimensionalidad recientemente discutido.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 100 pp. Spanisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - El aprendizaje estadístico (SL) es el estudio de la extracción generalizable de conocimientos a partir de datos (Friedman et al. 2001). El concepto de aprendizaje se utiliza cuando no existe experiencia humana, los humanos no pueden explicar su experiencia, la solución cambia con el tiempo, la solución debe adaptarse a casos particulares. Los principales algoritmos utilizados en SL se clasifican en: aprendizaje supervisado (por ejemplo, regresión y clasificación), aprendizaje no supervisado (por ejemplo, asociación y clustering), semi-supervisado, combina tanto ejemplos etiquetados como no etiquetados para generar una función o clasificador adecuado. Siguiendo esta idea de investigación, en este libro proponemos una buena revisión sobre los modelos estadísticos más recientes utilizados para resolver el problema de la dimensionalidad recientemente discutido.

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Statistisches Lernen (SL) ist die Untersuchung der verallgemeinerbaren Extraktion von Wissen aus Daten (Friedman et al. 2001). Das Konzept des Lernens wird verwendet, wenn kein menschliches Fachwissen vorhanden ist, wenn Menschen nicht in der Lage sind, ihr Fachwissen zu erklären, wenn sich die Lösung im Laufe der Zeit ändert und wenn die Lösung an bestimmte Fälle angepasst werden muss. Die wichtigsten Algorithmen, die in der SL verwendet werden, werden in folgende Kategorien eingeteilt: überwachtes Lernen (z. B. Regression und Klassifizierung), unüberwachtes Lernen (z. B. Assoziation und Clustering) und halbüberwachtes Lernen, bei dem sowohl markierte als auch unmarkierte Beispiele kombiniert werden, um eine geeignete Funktion oder einen Klassifikator zu erstellen. Dieser Forschungsidee folgend, bieten wir in diesem Buch einen guten Überblick über die neueren statistischen Modelle, die zur Lösung des kürzlich diskutierten Dimensionalitätsproblems verwendet werden. 100 pp. Deutsch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -A aprendizagem estatística (SL) é o estudo da extracção generalizada de conhecimentos a partir de dados (Friedman et al. 2001). O conceito de aprendizagem é utilizado quando os conhecimentos humanos não existem, os seres humanos são incapazes de explicar os seus conhecimentos, a solução muda no tempo, a solução precisa de ser adaptada a casos particulares. Os principais algoritmos utilizados em SL são classificados em: aprendizagem supervisionada (por exemplo, regressão e classificação), aprendizagem não supervisionada (por exemplo, associação e agrupamento), semi-supervisionada, combina exemplos rotulados e não rotulados para gerar uma função ou classificador adequado. No seguimento desta ideia de investigação, neste livro propomos uma boa revisão sobre os modelos estatísticos mais recentes utilizados para resolver o problema de dimensionalidade recentemente discutido. 96 pp. Portugiesisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -L'apprendimento statistico (SL) è lo studio dell'estrazione generalizzabile di conoscenza dai dati (Friedman et al. 2001). Il concetto di apprendimento viene utilizzato quando la competenza umana non esiste, l'uomo non è in grado di spiegare la propria competenza, la soluzione cambia nel tempo, la soluzione deve essere adattata a casi particolari. I principali algoritmi utilizzati in SL sono classificati in: apprendimento supervisionato (ad esempio, regressione e classificazione), apprendimento non supervisionato (ad esempio, associazione e clustering), semi-supervisionato, che combina esempi etichettati e non etichettati per generare una funzione o un classificatore appropriato. Seguendo questa idea di ricerca, in questo libro proponiamo una buona rassegna dei più recenti modelli statistici utilizzati per risolvere il problema della dimensionalità recentemente discusso. 96 pp. Italienisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -L'apprentissage statistique (SL) est l'étude de l'extraction généralisable de connaissances à partir de données (Friedman et al. 2001). Le concept d'apprentissage est utilisé lorsque l'expertise humaine n'existe pas, les humains sont incapables d'expliquer leur expertise, la solution change dans le temps, la solution doit être adaptée à des cas particuliers. Les principaux algorithmes utilisés dans l'apprentissage automatique sont classés en : apprentissage supervisé (par exemple, régression et classification), apprentissage non supervisé (par exemple, association et regroupement), semi-supervisé, il combine des exemples étiquetés et non étiquetés pour générer une fonction ou un classificateur approprié. Suivant cette idée de recherche, nous proposons dans ce livre une bonne revue des modèles statistiques les plus récents utilisés pour résoudre le problème de dimensionnalité récemment évoqué.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 100 pp. Französisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - L'apprentissage statistique (SL) est l'étude de l'extraction généralisable de connaissances à partir de données (Friedman et al. 2001). Le concept d'apprentissage est utilisé lorsque l'expertise humaine n'existe pas, les humains sont incapables d'expliquer leur expertise, la solution change dans le temps, la solution doit être adaptée à des cas particuliers. Les principaux algorithmes utilisés dans l'apprentissage automatique sont classés en : apprentissage supervisé (par exemple, régression et classification), apprentissage non supervisé (par exemple, association et regroupement), semi-supervisé, il combine des exemples étiquetés et non étiquetés pour générer une fonction ou un classificateur approprié. Suivant cette idée de recherche, nous proposons dans ce livre une bonne revue des modèles statistiques les plus récents utilisés pour résoudre le problème de dimensionnalité récemment évoqué.

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Statisticheskoe obuchenie (SL) - äto izuchenie obobschaüschego izwlecheniq znanij iz dannyh (Friedman et al. 2001). Koncepciq obucheniq ispol'zuetsq, kogda chelowecheskij opyt otsutstwuet, lüdi ne mogut ob#qsnit' swoj opyt, reshenie menqetsq wo wremeni, reshenie dolzhno byt' adaptirowano k konkretnym sluchaqm. Osnownye algoritmy, ispol'zuemye w SL, klassificiruütsq na: kontroliruemoe obuchenie (naprimer, regressiq i klassifikaciq), nekontroliruemoe obuchenie (naprimer, associaciq i klasterizaciq), polukontroliruemoe, ono ob#edinqet kak mechenye, tak i nemechenye primery dlq sozdaniq sootwetstwuüschej funkcii ili klassifikatora. Sleduq ätoj issledowatel'skoj idee, w dannoj knige my predlagaem horoshij obzor poslednih statisticheskih modelej, ispol'zuemyh dlq resheniq nedawno obsuzhdawshejsq problemy razmernosti.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 100 pp. Russisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Statisticheskoe obuchenie (SL) - äto izuchenie obobschaüschego izwlecheniq znanij iz dannyh (Friedman et al. 2001). Koncepciq obucheniq ispol'zuetsq, kogda chelowecheskij opyt otsutstwuet, lüdi ne mogut ob#qsnit' swoj opyt, reshenie menqetsq wo wremeni, reshenie dolzhno byt' adaptirowano k konkretnym sluchaqm. Osnownye algoritmy, ispol'zuemye w SL, klassificiruütsq na: kontroliruemoe obuchenie (naprimer, regressiq i klassifikaciq), nekontroliruemoe obuchenie (naprimer, associaciq i klasterizaciq), polukontroliruemoe, ono ob#edinqet kak mechenye, tak i nemechenye primery dlq sozdaniq sootwetstwuüschej funkcii ili klassifikatora. Sleduq ätoj issledowatel'skoj idee, w dannoj knige my predlagaem horoshij obzor poslednih statisticheskih modelej, ispol'zuemyh dlq resheniq nedawno obsuzhdawshejsq problemy razmernosti.

Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Fordellone MarioDr. Mario Fordellone ist Lehrbeauftragter an der LUISS-Universitaet Rom und Forschungsstipendiat an der La Sapienza. Er hat seine Faehigkeiten in Statistik, Forschung, mathematischer Modellierung und Programmierung unte.

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Statistisches Lernen (SL) ist die Untersuchung der verallgemeinerbaren Extraktion von Wissen aus Daten (Friedman et al. 2001). Das Konzept des Lernens wird verwendet, wenn kein menschliches Fachwissen vorhanden ist, wenn Menschen nicht in der Lage sind, ihr Fachwissen zu erklären, wenn sich die Lösung im Laufe der Zeit ändert und wenn die Lösung an bestimmte Fälle angepasst werden muss. Die wichtigsten Algorithmen, die in der SL verwendet werden, werden in folgende Kategorien eingeteilt: überwachtes Lernen (z. B. Regression und Klassifizierung), unüberwachtes Lernen (z. B. Assoziation und Clustering) und halbüberwachtes Lernen, bei dem sowohl markierte als auch unmarkierte Beispiele kombiniert werden, um eine geeignete Funktion oder einen Klassifikator zu erstellen. Dieser Forschungsidee folgend, bieten wir in diesem Buch einen guten Überblick über die neueren statistischen Modelle, die zur Lösung des kürzlich diskutierten Dimensionalitätsproblems verwendet werden.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 100 pp. Deutsch.