9783319234601 - machine learning and knowledge discovery in databases: european conference, ecml pkdd 2015, porto, portugal, september 7-11, 2015, proceedings, part iii: 9286 (17 risultati)
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Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases : European Conference, Ecml Pkdd 2015, Porto, Portugal, September 7-11, 2015, Proceedings, Part III
Bifet, Albert (EDT); May, Michael (EDT); Zadrozny, Bianca (EDT); Gavalda, Ricard (EDT); Pedreschi, Dino (EDT)
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Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases : European Conference, Ecml Pkdd 2015, Porto, Portugal, September 7-11, 2015, Proceedings, Part III
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases | European Conference, ECML PKDD 2015, Porto, Portugal, September 7-11, 2015, Proceedings, Part III | Albert Bifet (u. a.) | Taschenbuch | Lecture Notes in Computer Science | xxx | Englisch | 2015 | Springer | EAN 9783319234601 | Verantwortliche…Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases : European Conference, Ecml Pkdd 2015, Porto, Portugal, September 7-11, 2015, Proceedings, Part III
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The three volume set LNAI 9284, 9285, and 9286 constitutes the refereed proceedings of the European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, ECML PKDD 2015, held in Porto, Portugal, in September 2015.The… 131 papers presented in these proceedings were carefully reviewed and selected from a total of 483 submissions. These include 89 research papers, 11 industrial papers, 14 nectar papers, 17 demo papers. They were organized in topical sections named: classification, regression and supervised learning; clustering and unsupervised learning; data preprocessing; data streams and online learning; deep learning; distance and metric learning; large scale learning and big data; matrix and tensor analysis; pattern and sequence mining; preference learning and label ranking; probabilistic, statistical, and graphical approaches; rich data; and social and graphs. Part III is structured in industrial track, nectar track, and demo track. 376 pp. Englisch.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The three volume set LNAI 9284, 9285, and 9286 constitutes the refereed proceedings of the European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, ECML PKDD 2015, held in Porto, Portugal, in September 2015. The 13…1 papers presented in these proceedings were carefully reviewed and selected from a total of 483 submissions. These include 89 research papers, 11 industrial papers, 14 nectar papers, 17 demo papers. They were organized in topical sections named: classification, regression and supervised learning; clustering and unsupervised learning; data preprocessing; data streams and online learning; deep learning; distance and metric learning; large scale learning and big data; matrix and tensor analysis; pattern and sequence mining; preference learning and label ranking; probabilistic, statistical, and graphical approaches; rich data; and social and graphs. Part III is structured in industrial track, nectar track, and demo track.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 376 pp. Englisch.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The three volume set LNAI 9284, 9285, and 9286 constitutes the refereed proceedings of the European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, ECML PKDD 2015, held in Porto, Portugal, in September 2015.The 131…papers presented in these proceedings were carefully reviewed and selected from a total of 483 submissions. These include 89 research papers, 11 industrial papers, 14 nectar papers, 17 demo papers. They were organized in topical sections named: classification, regression and supervised learning; clustering and unsupervised learning; data preprocessing; data streams and online learning; deep learning; distance and metric learning; large scale learning and big data; matrix and tensor analysis; pattern and sequence mining; preference learning and label ranking; probabilistic, statistical, and graphical approaches; rich data; and social and graphs. Part III is structured in industrial track, nectar track, and demo track.
