Ramacharan s (70 risultati)
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Application of Machine Learning for Detection of Heart Disease | S. Ramacharan | Taschenbuch | Englisch | 2023 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786206740513 | 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. Schedule Based Effort Estimation Model for Global Software Development | S. Ramacharan | Taschenbuch | Englisch | 2022 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786204953526 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | An…bieter: preigu.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. APPLICATION DE L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE POUR LA DÉTECTION DES MALADIES CARDIAQUES | S. Ramacharan | Taschenbuch | Französisch | 2023 | Editions Notre Savoir | EAN 9786206266815 | 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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Modèle d'estimation de l'effort basé sur la planification pour le développement mondial de logiciels
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Modèle d'estimation de l'effort basé sur la planification pour le développement mondial de logiciels | S. Ramacharan | Taschenbuch | Französisch | 2023 | Editions Notre Savoir | EAN 9786205669563 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mai…l[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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Editore: Sciencia Scripts, 2023
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Model' ocenki usilij na osnowe raspisaniq dlq global'noj razrabotki programmnogo obespecheniq | S. Ramacharan | Taschenbuch | Russisch | 2023 | Sciencia Scripts | EAN 9786205669587 | 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. PRIMENENIE MAShINNOGO OBUChENIYa DLYa VYYaVLENIYa ZABOLEVANIJ SERDCA | S. Ramacharan | Taschenbuch | Russisch | 2023 | Sciencia Scripts | EAN 9786206266846 | 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. APLICAÇÃO DA APRENDIZAGEM AUTOMÁTICA À DETECÇÃO DE DOENÇAS CARDÍACAS | S. Ramacharan | Taschenbuch | Portugiesisch | 2023 | Edições Nosso Conhecimento | EAN 9786206266839 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbi…eter: preigu.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. APPLICAZIONE DELL'APPRENDIMENTO AUTOMATICO PER IL RILEVAMENTO DELLE MALATTIE CARDIACHE | S. Ramacharan | Taschenbuch | Italienisch | 2023 | Edizioni Sapienza | EAN 9786206266884 | 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. ANWENDUNG DES MASCHINELLEN LERNENS ZUR ERKENNUNG VON HERZKRANKHEITEN | S. Ramacharan | Taschenbuch | 56 S. | Deutsch | 2023 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786206266808 | 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. Modello di stima dell'impegno basato sulla pianificazione per lo sviluppo software globale | S. Ramacharan | Taschenbuch | Italienisch | 2023 | Edizioni Sapienza | EAN 9786205669570 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[do…t]de | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Modelo de estimativa de esforço baseado em cronograma para desenvolvimento global de software | S. Ramacharan | Taschenbuch | Portugiesisch | 2023 | Edições Nosso Conhecimento | EAN 9786205669594 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mai…l[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Zeitplanbasiertes Modell zur Schätzung des Aufwands für die globale Softwareentwicklung | S. Ramacharan | Taschenbuch | 164 S. | Deutsch | 2023 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786205669549 | 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 -Machine Learning in medical health care is evolving as a significant research field for delivering prognosis and a deeper understanding of medical data. Most methods of machine learning depend on several features defining the behav…iour of the algorithm, influencing the output, and the complexity of the resulting models either directly or indirectly. Many machine learning methods have been used in the past to detect heart diseases. Neural network and logistic regression are some of the few popular machine learning methods used in heart disease diagnosis. They analyse multiple algorithms such as Support vector machine, K-nearest neighbour, Random Forest classifier, along with composite approaches incorporating the aforementioned heart disease diagnostic algorithms. The system was implemented and trained in the python platform by using the machine learning model. For the new data collection, the framework can be extended. 52 pp. Englisch.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Mashinnoe obuchenie w medicine razwiwaetsq kak znachimaq oblast' issledowanij, pozwolqüschaq dawat' prognozy i glubzhe ponimat' medicinskie dannye. Bol'shinstwo metodow mashinnogo obucheniq prqmo ili koswenno zawisqt ot neskol'kih…harakteristik, opredelqüschih powedenie algoritma, wliqüschih na wyhod i slozhnost' poluchaemyh modelej. V proshlom mnogie metody mashinnogo obucheniq ispol'zowalis' dlq wyqwleniq serdechno-sosudistyh zabolewanij. Nejronnye seti i logisticheskaq regressiq - odni iz nemnogih populqrnyh metodow mashinnogo obucheniq, ispol'zuemyh w diagnostike serdechno-sosudistyh zabolewanij. Analiziruütsq takie algoritmy, kak mashina opornyh wektorow, K-nearest neighbour, klassifikator Random Forest, a takzhe kombinirowannye podhody, wklüchaüschie wysheupomqnutye algoritmy diagnostiki zabolewanij serdca. Sistema byla realizowana i obuchena na platforme python s ispol'zowaniem modeli mashinnogo obucheniq. Dlq sbora nowyh dannyh frejmwork mozhet byt' rasshiren. 60 pp. Russisch.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -El aprendizaje automático en la atención sanitaria médica está evolucionando como un importante campo de investigación para ofrecer pronósticos y una comprensión más profunda de los datos médicos. La mayoría de los métodos de apren…dizaje automático dependen de varias características que definen el comportamiento del algoritmo, influyen en el resultado y en la complejidad de los modelos resultantes, ya sea directa o indirectamente. En el pasado se han utilizado muchos métodos de aprendizaje automático para detectar cardiopatías. Las redes neuronales y la regresión logística son algunos de los pocos métodos populares de aprendizaje automático utilizados en el diagnóstico de enfermedades cardiacas. Se analizan múltiples algoritmos como Support vector machine, K-nearest neighbour, Random Forest classifier, junto con enfoques compuestos que incorporan los algoritmos de diagnóstico de cardiopatías antes mencionados. El sistema se implementó y entrenó en la plataforma python utilizando el modelo de aprendizaje automático. Para la nueva recopilación de datos, el marco puede ampliarse. 52 pp. Spanisch.
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Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Machine Learning in medical health care is evolving as a significant research field for delivering prognosis and a deeper understanding of medical data. Most methods of machine learning depend on several features def…ining the behaviour of the algorithm, inf.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -L'apprentissage automatique dans le domaine des soins de santé évolue pour devenir un domaine de recherche important permettant d'établir des pronostics et de mieux comprendre les données médicales. La plupart des méthodes d'appren…tissage automatique dépendent de plusieurs caractéristiques définissant le comportement de l'algorithme, influençant la sortie et la complexité des modèles résultants, directement ou indirectement. De nombreuses méthodes d'apprentissage automatique ont été utilisées dans le passé pour détecter les maladies cardiaques. Le réseau neuronal et la régression logistique sont quelques-unes des méthodes d'apprentissage automatique les plus utilisées pour le diagnostic des maladies cardiaques. Ils analysent plusieurs algorithmes tels que la machine à vecteur de support, le K-voisin le plus proche, le classificateur Random Forest, ainsi que des approches composites incorporant les algorithmes de diagnostic des maladies cardiaques susmentionnés. Le système a été mis en oeuvre et formé sur la plateforme python en utilisant le modèle d'apprentissage automatique. Pour la nouvelle collecte de données, le cadre peut être étendu. 56 pp. Französisch.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Project effort or schedule estimation is an important task in software project management. Selecting a suitable estimation plan to match the project features lies in the hand of the project leaders. In order to reduce the costs, so…ftware effort estimation is inevitable. Global software development (GSD) is the environment for developing projects at geographically isolated areas beyond cultural peripheries in a harmonized vogue comprising synchronous and asynchronous communication. The conventional methods are utilized to estimate effort for co-located projects which are not efficient for GSD-projects. The conventional methods are utilized to estimate effort which is not resourceful for software development projects. In this research, proposed a model for estimating the effort of both co-located and software development projects based on their intellectual difference and distance. For effort estimation proposed approach classifies two methods like model based method and expert based method. Since effort estimation lack of performance effectiveness in this research uses COSEEKMO toolkit for improving mean error. 176 pp. Englisch.
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Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Machine Learning in medical health care is evolving as a significant research field for delivering prognosis and a deeper understanding of medical data. Most methods of machine learning depend on several features defining the behaviour… of the algorithm, influencing the output, and the complexity of the resulting models either directly or indirectly. Many machine learning methods have been used in the past to detect heart diseases. Neural network and logistic regression are some of the few popular machine learning methods used in heart disease diagnosis. They analyse multiple algorithms such as Support vector machine, K-nearest neighbour, Random Forest classifier, along with composite approaches incorporating the aforementioned heart disease diagnostic algorithms. The system was implemented and trained in the python platform by using the machine learning model. For the new data collection, the framework can be extended.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 52 pp. Englisch.
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Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Machine Learning in medical health care is evolving as a significant research field for delivering prognosis and a deeper understanding of medical data. Most methods of machine learning depend on several features defining the behaviour…of the algorithm, influencing the output, and the complexity of the resulting models either directly or indirectly. Many machine learning methods have been used in the past to detect heart diseases. Neural network and logistic regression are some of the few popular machine learning methods used in heart disease diagnosis. They analyse multiple algorithms such as Support vector machine, K-nearest neighbour, Random Forest classifier, along with composite approaches incorporating the aforementioned heart disease diagnostic algorithms. The system was implemented and trained in the python platform by using the machine learning model. For the new data collection, the framework can be extended.
