Valentini giorgio (95 risultati)
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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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OPp., gebundene Ausgabe. Condizione: Befriedigend. XX, 252 S.: Ill., graph. Darst. ; 24 cm, Einband berieben. ISBN: 9783642229091 Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 680.
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Editore: Vimodrone Nada, 2008
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Editore: Nuove arti grafiche, Trento, 2004
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Editore: Nuove arti grafiche, Trento, 2004
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Editore: Artigianelli, Trento, 1985
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Editore: Artigianelli, Trento, 1985
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Cappuccini: Fratelli dei Poveri
Valentini, Giorgio - Conferenza Italiana Ministri Provinciali Cappuccini - Segretariato Nazionale Opere Sociali Frati Cappuccini
Editore: Seraphica Sollicitudo, Trento, 1999
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Ensembles in Machine Learning Applications
Okun, Oleg (EDT); Valentini, Giorgio (EDT); Re, Matteo (EDT)
Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2016
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Okun, Oleg (EDT); Valentini, Giorgio (EDT); Re, Matteo (EDT)
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Ensembles in Machine Learning Applications
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Serie: Libro 28 di 538 - Studies in Computational Intelligence
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Editore: Provincia dei Frati Minori Cappuccini di Trento, trento, 1989
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Lingua: Inglese
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.
Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2011
Serie: Libro 28 di 538 - Studies in Computational Intelligence
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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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Aggiungi al carrelloRigida. Condizione: Ottimo (Fine). 169 p., f.to cm 30x21,5, copertina rigida con sovraccoperta, illustrazioni a colori e in b/n. Ottimo stato. Book.
Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2016
Serie: Libro 28 di 538 - Studies in Computational Intelligence
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Condizione: New. pp. 272 Softcover reprint of the original 1st ed. 2011 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Editore: Springer Berlin Heidelberg, 2011
Serie: Libro 28 di 538 - Studies in Computational Intelligence
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Editore: Centro Alcide De Gasperi, Trento., 1980
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Editore: Club Monte Bondone Europa, Monte Bondone (Trento)., 2000
Da: Studio Bibliografico Adige, Trento, TN, ItaliaStudio Bibliografico Adige
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Aggiungi al carrelloDati dalla cop. Formato: 197 p., 25 cm, cart.
