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  • Tutte 
  • Rilegato (Nessun altro risultato corrispondente a questo perfezionamento)
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Ulteriori caratteristiche

  • Prima ed. (Nessun altro risultato corrispondente a questo perfezionamento)
  • Copia autograf. (Nessun altro risultato corrispondente a questo perfezionamento)
  • Sovracoperta (Nessun altro risultato corrispondente a questo perfezionamento)
  • Con foto (Nessun altro risultato corrispondente a questo perfezionamento)
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  • Qualsiasi prezzo 
  • Inferiore a EUR 20 (Nessun altro risultato corrispondente a questo perfezionamento)
  • EUR 20 a EUR 45 (Nessun altro risultato corrispondente a questo perfezionamento)
  • Superiore a EUR 45 
Fascia di prezzo personalizzata (EUR)

Paese del venditore

  • Lingua: Inglese

    Editore: Chapman and Hall/CRC, 2026

    ISBN 10: 1032552328 ISBN 13: 9781032552323

    Da: Majestic Books, Hounslow, Regno Unito

    Valutazione del venditore 4 su 5 stelle 4 stelle, Maggiori informazioni sulle valutazioni dei venditori

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    EUR 71,09

    Spedizione EUR 7,53
    Spedito da Regno Unito a U.S.A.

    Quantità: 3 disponibili

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    Condizione: New.

  • S. Karthikeyan

    Lingua: Inglese

    Editore: Taylor & Francis Ltd, 2026

    ISBN 10: 1032552328 ISBN 13: 9781032552323

    Da: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.

    Valutazione del venditore 5 su 5 stelle 5 stelle, Maggiori informazioni sulle valutazioni dei venditori

    Contatta il venditore

    Print on Demand

    EUR 80,74

    Spedizione gratuita
    Spedito in U.S.A.

    Quantità: 1 disponibili

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    Paperback. Condizione: new. Paperback. This book presents the research into and application of machine learning in quantum computation, known as quantum machine learning (QML). It presents a comparison of quantum machine learning, classical machine learning, and traditional programming, along with the usage of quantum computing, toward improving traditional machine learning algorithms through case studies.In summary, the book: Covers the core and fundamental aspects of statistics, quantum learning, and quantum machines. Discusses the basics of machine learning, regression, supervised and unsupervised machine learning algorithms, and artificial neural networks. Elaborates upon quantum machine learning models, quantum machine learning approaches and quantum classification, and boosting. Introduces quantum evaluation models, deep quantum learning, ensembles, and QBoost. Presents case studies to demonstrate the efficiency of quantum mechanics in industrial aspects.This reference text is primarily written for scholars and researchers working in the fields of computer science and engineering, information technology, electrical engineering, and electronics and communication engineering. This text presents the research into and application of machine learning in quantum computation, known as quantum machine learning (QML). It presents a comparison of quantum machine learning, classical machine learning, and traditional programming. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.

  • S. Karthikeyan

    Lingua: Inglese

    Editore: Taylor & Francis Ltd, 2026

    ISBN 10: 1032552328 ISBN 13: 9781032552323

    Da: CitiRetail, Stevenage, Regno Unito

    Valutazione del venditore 5 su 5 stelle 5 stelle, Maggiori informazioni sulle valutazioni dei venditori

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    Print on Demand

    EUR 83,51

    Spedizione EUR 42,86
    Spedito da Regno Unito a U.S.A.

    Quantità: 1 disponibili

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    Paperback. Condizione: new. Paperback. This book presents the research into and application of machine learning in quantum computation, known as quantum machine learning (QML). It presents a comparison of quantum machine learning, classical machine learning, and traditional programming, along with the usage of quantum computing, toward improving traditional machine learning algorithms through case studies.In summary, the book: Covers the core and fundamental aspects of statistics, quantum learning, and quantum machines. Discusses the basics of machine learning, regression, supervised and unsupervised machine learning algorithms, and artificial neural networks. Elaborates upon quantum machine learning models, quantum machine learning approaches and quantum classification, and boosting. Introduces quantum evaluation models, deep quantum learning, ensembles, and QBoost. Presents case studies to demonstrate the efficiency of quantum mechanics in industrial aspects.This reference text is primarily written for scholars and researchers working in the fields of computer science and engineering, information technology, electrical engineering, and electronics and communication engineering. This text presents the research into and application of machine learning in quantum computation, known as quantum machine learning (QML). It presents a comparison of quantum machine learning, classical machine learning, and traditional programming. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.