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9781608452842 - Ensemble Methods in Data Mining: Improving Accuracy Through Combining Predictions di Seni, Giovanni; Elder, John (10 risultati)
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Ensemble Methods in Data Mining: Improving Accuracy Through Combining Predictions
Lingua: Inglese
Editore: Morgan and Claypool Publishers, 2010
ISBN 10: 1608452840 ISBN 13: 9781608452842
Da: Bay State Book Company, North Smithfield, RI, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Condizione: good. The book is in good condition with all pages and cover intact, including the dust jacket if originally issued. The spine may show light wear. Pages may contain some notes or highlighting, and there might be a "From the library of" label. Boxed set packaging, shrink wrap, or included media like CDs may be missing.
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Ensemble Methods in Data Mining: Improving Accuracy Through Combining Predictions
Lingua: Inglese
Editore: Morgan and Claypool Publishers, 2010
ISBN 10: 1608452840 ISBN 13: 9781608452842
Da: World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Condizione: Very Good. Item in very good condition! Textbooks may not include supplemental items i.e. CDs, access codes etc.
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Ensemble Methods in Data Mining: Improving Accuracy Through Combining Predictions
Da: ThriftBooks-Dallas, Dallas, TX, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Paperback. Condizione: Very Good. No Jacket. May have limited writing in cover pages. Pages are unmarked. ~ ThriftBooks: Read More, Spend Less.
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Ensemble Methods in Data Mining: Improving Accuracy Through Combining Predictions
Da: ThriftBooks-Atlanta, AUSTELL, GA, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Paperback. Condizione: Very Good. No Jacket. May have limited writing in cover pages. Pages are unmarked. ~ ThriftBooks: Read More, Spend Less.
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Ensemble Methods in Data Mining: Improving Accuracy Through Combining Predictions
Da: ThriftBooks-Dallas, Dallas, TX, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Paperback. Condizione: Good. No Jacket. Pages can have notes/highlighting. Spine may show signs of wear. ~ ThriftBooks: Read More, Spend Less.
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Ensemble Methods in Data Mining: Improving Accuracy Through Combining Predictions (Synthesis Lectures on Data Mining and Knowledge Discovery)
Lingua: Inglese
Editore: Morgan and Claypool Publishers, 2010
ISBN 10: 1608452840 ISBN 13: 9781608452842
Paperback. Condizione: Good. Connecting readers with great books since 1972! Used textbooks may not include companion materials such as access codes, etc. May have some wear or writing/highlighting. We ship orders daily and Customer Service is our top priority!
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Ensemble Methods in Data Mining: Improving Accuracy Through Combining Predictions
Lingua: Inglese
Editore: Morgan and Claypool Publishers, 2010
ISBN 10: 1608452840 ISBN 13: 9781608452842
Da: ebooks Keystone, Reading, PA, U.S.A.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
Condizione: good. This book is in good condition, with minimal signs of wear and tear.
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Ensemble Methods in Data Mining: Improving Accuracy Through Combining Predictions
Lingua: Inglese
Editore: Morgan and Claypool Publishers, 2010
ISBN 10: 1608452840 ISBN 13: 9781608452842
EUR 8,49
Spedizione EUR 20,99
Spedito da Repubblica Ceca a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloSoftcover. Condizione: Fine. Leichte Risse. "Ensemble methods have been called the most influential development in Data Mining and Machine Learning in the past decade. They combine multiple models into one usually more accurate than the best of its components. Ensembles can provide a critical boost to industrial challenges -- from investment timing to drug discovery, and fraud detection to recommendation systems -- where predictive accuracy is more vital than model interpretability. Ensembles are useful with all modeling algorithms, but this book focuses on decision trees to explain them most clearly. After describing trees and their strengths and weaknesses, the authors provide an overview of regularization -- today understood to be a key reason for the superior performance of modern ensembling algorithms. The book continues with a clear description of two recent developments: Importance Sampling (IS) and Rule Ensembles (RE). IS reveals classic ensemble methods -- bagging, random forests, and boosting -- to be special cases of a single algorithm, thereby showing how to improve their accuracy and speed. REs are linear rule models derived from decision tree ensembles. They are the most interpretable version of ensembles, which is essential to applications such as credit scoring and fault diagnosis. Lastly, the authors explain the paradox of how ensembles achieve greater accuracy on new data despite their (apparently much greater) complexity."--Publisher's website.
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Ensemble Methods in Data Mining: Improving Accuracy Through Combining Predictions
Lingua: Inglese
Editore: Morgan and Claypool Publishers, 2010
ISBN 10: 1608452840 ISBN 13: 9781608452842
paperback. Condizione: As New.
