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9780262047074 - Machine Learning from Weak Supervision: An Empirical Risk Minimization Approach di Sugiyama, Masashi; Bao, Han; Ishida, Takashi; Lu, Nan; Sakai, Tomoya (16 risultati)
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Machine Learning from Weak Supervision: An Empirical Risk Minimization Approach (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Da: Bellwetherbooks, McKeesport, PA, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
hardcover. Condizione: Very Good. Very Good Condition - May show some limited signs of wear and may have a remainder mark. Pages and dust cover are intact and not marred by notes or highlighting.
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Machine Learning from Weak Supervision: An Empirical Risk Minimization Approach (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Da: Bellwetherbooks, McKeesport, PA, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
hardcover. Condizione: Fine. LIKE NEW!!! Has a red or black remainder mark on bottom/exterior edge of pages.
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Machine Learning from Weak Supervision: An Empirical Risk Minimization Approach (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
Condizione: New. pp. 320.
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Machine Learning from Weak Supervision (Hardcover)
Da: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Hardcover. Condizione: new. Hardcover. Fundamental theory and practical algorithms of weakly supervised classification, emphasizing an approach based on empirical risk minimization.Fundamental theory and practical algorithms of weakly supervised classification, emphasizing an approach based on empirical risk minimization.Standard machine learning techniques require large amounts of labeled data to work well. When we apply machine learning to problems in the physical world, however, it is extremely difficult to collect such quantities of labeled data. In this book Masashi Sugiyama, Han Bao, Takashi Ishida, Nan Lu, Tomoya Sakai and Gang Niu present theory and algorithms for weakly supervised learning, a paradigm of machine learning from weakly labeled data. Emphasizing an approach based on empirical risk minimization and drawing on state-of-the-art research in weakly supervised learning, the book provides both the fundamentals of the field and the advanced mathematical theories underlying them. It can be used as a reference for practitioners and researchers and in the classroom.The book first mathematically formulates classification problems, defines common notations, and reviews various algorithms for supervised binary and multiclass classification. It then explores problems of binary weakly supervised classification, including positive-unlabeled (PU) classification, positive-negative-unlabeled (PNU) classification, and unlabeled-unlabeled (UU) classification. It then turns to multiclass classification, discussing complementary-label (CL) classification and partial-label (PL) classification. Finally, the book addresses more advanced issues, including a family of correction methods to improve the generalization performance of weakly supervised learning and the problem of class-prior estimation. "An overview of machine learning from data that is easily collectible, but challenging to annotate for learning algorithms"-- Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Machine Learning from Weak Supervision : An Empirical Risk Minimization Approach
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Condizione: New.
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EUR 74,19
Spedizione gratuita
Spedito in U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloHardback. Condizione: New.
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Machine Learning from Weak Supervision: An Empirical Risk Minimization Approach (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Da: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germania
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 66,62
Spedizione EUR 9,95
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 3 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. pp. 320.
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Machine Learning from Weak Supervision : An Empirical Risk Minimization Approach
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Condizione: As New. Unread book in perfect condition.
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Machine Learning from Weak Supervision: An Empirical Risk Minimization Approach
Da: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 89,10
Spedizione EUR 10,50
Spedito da Irlanda a U.S.A.Quantità: 15 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. 2022. Hardcover. . . . . .
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Machine Learning from Weak Supervision: An Empirical Risk Minimization Approach
Da: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 100,14
Spedizione EUR 14,50
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloHardcover. Condizione: Brand New. 320 pages. 9.25x7.25x0.75 inches. In Stock.
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Machine Learning from Weak Supervision
Da: Rarewaves USA United, OSWEGO, IL, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 75,93
Spedizione EUR 43,94
Spedito in U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloHardback. Condizione: New.
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Machine Learning from Weak Supervision: An Empirical Risk Minimization Approach
Da: Kennys Bookstore, Olney, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Condizione: New. 2022. Hardcover. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Machine Learning from Weak Supervision (Hardcover)
Da: AussieBookSeller, Truganina, VIC, Australia
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 113,65
Spedizione EUR 32,51
Spedito da Australia a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloHardcover. Condizione: new. Hardcover. Fundamental theory and practical algorithms of weakly supervised classification, emphasizing an approach based on empirical risk minimization.Fundamental theory and practical algorithms of weakly supervised classification, emphasizing an approach based on empirical risk minimization.Standard machine learning techniques require large amounts of labeled data to work well. When we apply machine learning to problems in the physical world, however, it is extremely difficult to collect such quantities of labeled data. In this book Masashi Sugiyama, Han Bao, Takashi Ishida, Nan Lu, Tomoya Sakai and Gang Niu present theory and algorithms for weakly supervised learning, a paradigm of machine learning from weakly labeled data. Emphasizing an approach based on empirical risk minimization and drawing on state-of-the-art research in weakly supervised learning, the book provides both the fundamentals of the field and the advanced mathematical theories underlying them. It can be used as a reference for practitioners and researchers and in the classroom.The book first mathematically formulates classification problems, defines common notations, and reviews various algorithms for supervised binary and multiclass classification. It then explores problems of binary weakly supervised classification, including positive-unlabeled (PU) classification, positive-negative-unlabeled (PNU) classification, and unlabeled-unlabeled (UU) classification. It then turns to multiclass classification, discussing complementary-label (CL) classification and partial-label (PL) classification. Finally, the book addresses more advanced issues, including a family of correction methods to improve the generalization performance of weakly supervised learning and the problem of class-prior estimation. "An overview of machine learning from data that is easily collectible, but challenging to annotate for learning algorithms"-- Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
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Machine Learning from Weak Supervision
Da: Rarewaves.com UK, London, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 73,38
Spedizione EUR 75,40
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloHardback. Condizione: New.
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MachineLearningfromWeakSupervision Format: Hardback
Editore: Penguin Random House
ISBN 10: 0262047071 ISBN 13: 9780262047074
EUR 61,31
Spedizione gratuita
Spedito in U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: As New. Unread copy in mint condition.
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MachineLearningfromWeakSupervision Format: Hardback
Editore: Penguin Random House
ISBN 10: 0262047071 ISBN 13: 9780262047074
EUR 61,41
Spedizione gratuita
Spedito in U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. Brand New.
