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Ensembles in machine learning applications. Studies in computational intelligence; Vol. 373.
Okun, Oleg [Hrsg.], Giorgio [Hrsg.] Valentini and Matteo [Hrsg.] Re:
Lingua: Inglese
Editore: Berlin ; Heidelberg : Springer, 2011
Serie: Libro 28 di 538 - Studies in Computational Intelligence
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Ensembles in Machine Learning Applications
Okun, Oleg (EDT); Valentini, Giorgio (EDT); Re, Matteo (EDT)
Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2016
Serie: Libro 28 di 538 - Studies in Computational Intelligence
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Editore: Springer, 2016
Serie: Libro 28 di 538 - Studies in Computational Intelligence
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Editore: Springer, 2016
Serie: Libro 28 di 538 - Studies in Computational Intelligence
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Ensembles in Machine Learning Applications
Okun, Oleg (EDT); Valentini, Giorgio (EDT); Re, Matteo (EDT)
Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2016
Serie: Libro 28 di 538 - Studies in Computational Intelligence
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Ensembles in Machine Learning Applications
Okun, Oleg (EDT); Valentini, Giorgio (EDT); Re, Matteo (EDT)
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Editore: Springer, 2016
Serie: Libro 28 di 538 - Studies in Computational Intelligence
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Editore: Springer, 2016
Serie: Libro 28 di 538 - Studies in Computational Intelligence
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Ensembles in Machine Learning Applications
Okun, Oleg (EDT); Valentini, Giorgio (EDT); Re, Matteo (EDT)
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Editore: Springer, 2016
Serie: Libro 28 di 538 - Studies in Computational Intelligence
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Editore: Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH and Co. KG, DE, 2016
Serie: Libro 28 di 538 - Studies in Computational Intelligence
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Paperback. Condizione: New. This book contains the extended papers presented at the 3rd Workshop on Supervised and Unsupervised Ensemble Methods and their Applications (SUEMA) that was held in conjunction with the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML/PKDD 2…010, Barcelona, Catalonia, Spain). As its two predecessors, its main theme was ensembles of supervised and unsupervised algorithms - advanced machinelearning and data mining technique. Unlike a single classification or clustering algorithm, an ensemble is a groupof algorithms, each of which first independently solves the task at hand by assigning a class or cluster label (voting) to instances in a dataset and after that all votes are combined together to produce the final class or cluster membership. As a result, ensembles often outperform best single algorithms in many real-world problems. This book consists of 14 chapters, each of which can be read independently of the others. In addition to two previous SUEMA editions, also published by Springer, many chapters in the current book include pseudo code and/or programming code of the algorithms described in them. This was done in order to facilitate ensemble adoption in practice and to help to both researchers and engineers developing ensemble applications. Softcover reprint of the original 1st ed. 2011.
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Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno UnitoRia Christie Collections
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Editore: Springer, 2011
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Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno UnitoRia Christie Collections
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Editore: Springer, 2016
Serie: Libro 28 di 538 - Studies in Computational Intelligence
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Da: Speedyhen, Hertfordshire, Regno UnitoSpeedyhen
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Editore: Springer, 2016
Serie: Libro 28 di 538 - Studies in Computational Intelligence
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Editore: Springer Berlin Heidelberg, 2011
Serie: Libro 28 di 538 - Studies in Computational Intelligence
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Da: moluna, Greven, Germaniamoluna
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Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.Books Puddle
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Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.Books Puddle
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Editore: Springer Berlin Heidelberg, 2016
Serie: Libro 28 di 538 - Studies in Computational Intelligence
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Da: moluna, Greven, Germaniamoluna
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Paperback. Condizione: Brand New. 2010 edition. 288 pages. 9.25x6.10x0.69 inches. In Stock.
