Machine learning applications software (53 risultati)
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Editore: Springer, 2016
Serie: Libro 89 di 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Editore: Springer, 2018
Serie: Libro 89 di 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Editore: Springer, 2016
Serie: Libro 89 di 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Editore: World Scientific Publishing Company, Incorporated, 2005
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Editore: Springer, 2016
Serie: Libro 89 di 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Editore: Springer, 2018
Serie: Libro 89 di 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Condizione: New. Softcover reprint of the original 1st ed. 2017 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Editore: Springer, 2016
Serie: Libro 89 di 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Condizione: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 368 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Machine learning deals with the issue of how to build computer programs that improve their performance at some tasks through experience. Machine learning algorithms have proven to be of great practical value in a variety of applicati…on domains. Not surprisingly, the field of software engineering turns out to be a fertile ground where many software development and maintenance tasks could be formulated as learning problems and approached in terms of learning algorithms. This book deals with the subject of machine learning applications in software engineering. It provides an overview of machine learning, summarizes the state-of-the-practice in this niche area, gives a classification of the existing work, and offers some application guidelines. Also included in the book is a collection of previously published papers in this research area.
Lingua: Inglese
Editore: World Scientific Publishing Company, Incorporated, 2005
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Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2016
Serie: Libro 89 di 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Editore: Springer, 2016
Serie: Libro 89 di 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Hardcover. Condizione: Good. This book has been read. A few pages have their top corners turned over. Personal inscription to top right hand corner of front cover. However, all pages are intact with no highlighting or writing contained within. The spine remains undamaged with tight binding and the book is generally in very good…condition. Fast dispatch within and from the UK. 100% money-back guarantee.
Machine Learning Paradigms: Artificial Immune Systems and their Applications in Software Personalization
Sotiropoulos, Dionysios (Author)/ Tsihrintzis, George A. (Author)
Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2016
Serie: Libro 89 di 188 - Intelligent Systems Reference Library
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Hardcover. Condizione: Brand New. 344 pages. 9.25x6.10x0.94 inches. In Stock.
Lingua: Inglese
Editore: Springer International Publishing, Springer International Publishing, 2018
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The topic of this monograph falls within the, so-called, biologically motivated computing paradigm, in which biology provides the source of models and inspiration towards the development of computational intelligence and machine learning systems.…Specifically, artificial immune systems are presented as a valid metaphor towards the creation of abstract and high level representations of biological components or functions that lay the foundations for an alternative machine learning paradigm. Therefore, focus is given on addressing the primary problems of Pattern Recognition by developing Artificial Immune System-based machine learning algorithms for the problems of Clustering, Classification and One-Class Classification. Pattern Classification, in particular, is studied within the context of the Class Imbalance Problem. The main source of inspiration stems from the fact that the Adaptive Immune System constitutes one of the most sophisticated biological systems that is exceptionally evolved in order to continuously address an extremely unbalanced pattern classification problem, namely, the self / non-self discrimination process. The experimental results presented in this monograph involve a wide range of degenerate binary classification problems where the minority class of interest is to be recognized against the vast volume of the majority class of negative patterns. In this context, Artificial Immune Systems are utilized for the development of personalized software as the core mechanism behind the implementation of Recommender Systems.The book will be useful to researchers, practitioners and graduate students dealing with Pattern Recognition and Machine Learning and their applications in Personalized Software and Recommender Systems. It is intended for both the expert/researcher in these fields, as well as for the general reader in the field of Computational Intelligence and, more generally, Computer Science who wishes to learn more about the field of Intelligent Computing Systems and its applications. An extensive list of bibliographic references at the end of each chapter guides the reader to probe further into application area of interest to him/her.
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Editore: Springer International Publishing, 2016
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Buch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The topic of this monograph falls within the, so-called, biologically motivated computing paradigm, in which biology provides the source of models and inspiration towards the development of computational intelligence and machine learning systems. Specifi…cally, artificial immune systems are presented as a valid metaphor towards the creation of abstract and high level representations of biological components or functions that lay the foundations for an alternative machine learning paradigm. Therefore, focus is given on addressing the primary problems of Pattern Recognition by developing Artificial Immune System-based machine learning algorithms for the problems of Clustering, Classification and One-Class Classification. Pattern Classification, in particular, is studied within the context of the Class Imbalance Problem. The main source of inspiration stems from the fact that the Adaptive Immune System constitutes one of the most sophisticated biological systems that is exceptionally evolved in order to continuously address an extremely unbalanced pattern classification problem, namely, the self / non-self discrimination process. The experimental results presented in this monograph involve a wide range of degenerate binary classification problems where the minority class of interest is to be recognized against the vast volume of the majority class of negative patterns. In this context, Artificial Immune Systems are utilized for the development of personalized software as the core mechanism behind the implementation of Recommender Systems.The book will be useful to researchers, practitioners and graduate students dealing with Pattern Recognition and Machine Learning and their applications in Personalized Software and Recommender Systems. It is intended for both the expert/researcher in these fields, as well as for the general reader in the field of Computational Intelligence and, more generally, Computer Science who wishes to learn more about the field of Intelligent Computing Systems and its applications. An extensive list of bibliographic references at the end of each chapter guides the reader to probe further into application area of interest to him/her.
