Над 4 милиона заглавия на английски и други езици! Открийте новата си история още днес! Безплатна доставка за поръчки над 69.99€

Проверка на състоянието на поръчката

Станете част от общност от любители на книгите от цял свят и получавате много предимства. Създай на безплатен акаунт

Безплатна доставка със Еконт над 69.99 €

Куриер Speedy 3.49 € Пункт на Speedy 3.49 € ЕКОНТ 3.99 € Еконтомат/Офис на Еконт 3.99 € Ekont Box 3.99 € Sameday 3.99 € Sameday box 3.99 € Box Now 3.99 €

Контакт

Как се пазарува?

Помощ

Моят акаунт

▸ Празна :-(

Learning with Partially Labeled and Interdependent Data

Name: Learning with Partially Labeled and Interdependent Data
Brand: Springer International Publishing AG
SKU: 09193124
Price: 54.47 EUR
Availability: InStock
Author: Massih-Reza Amini
ISBN: 9783319157252

Massih-Reza Amini

Nicolas Usunier

Език

Английски език

Книга С твърди корици

Код Либристо: 09193124

Издателство Springer International Publishing AG, май 2015

This book develops two key machine learning principles: the semi-supervised paradigm and learning wi... Цялото описание

Код Либристо: 09193124

132 b

54.47 €

106.54 лв

Външен склад Изпращаме след 10-13 дни

30 дни за връщане на стоката

Клиентите са закупили също

PARLONS TURKMÈNE Triomphe

С меки корици

29.98 € 58.63 лв

Géopolitique de l'Union européenne Sylvain Kahn

Книга

18.64 € 36.45 лв

Choix De Meditations Et De Pensees Chretiennes (1867) Sophie Swetchine

С меки корици

29.77 € 58.23 лв

Le Loisir Philosophique: Ou Pieces Diverses de Philosophie, de Morale Et D'Amusement (1747) Emer De Vattel

С твърди корици

46.86 € 91.65 лв

Hermafroditi a medicínská konstrukce pohlaví Dreger Alice Domurat

С твърди корици

15.48 € 30.27 лв

NA QUINTA

С твърди корици

4.91 € 9.61 лв

Die Bubi Scholz Story Uwe Timm

DVD

27.65 € 54.08 лв

T'en souviens-tu mon Anais ? Michel Bussi

С меки корици

9.63 € 18.83 лв

Description Du Jardin Royal Des Plantes Medecinales Estably Par Le Roy Louis Le Juste, A Paris. DE LA BROSSE-G

С меки корици

16.57 € 32.40 лв

Les Drames de l'Epee De Grave-T

С меки корици

25.21 € 49.32 лв

O dobroci Alojzy Henel

С меки корици

5.02 € 9.81 лв

Gefangenschaft Johann Friedrichs des Grossmuthigen Karl August Hugo Burkhardt

С меки корици

13.36 € 26.12 лв

Familienunternehmen M Dengl

С меки корици

9.68 € 18.93 лв

Les Energies Renouvelables Au Service de l'Efficacite Energetique Fadoua Belaidene

С меки корици

52.82 € 103.30 лв

Leitfaden Aussenwirtschaft Rudolf Sachs

С меки корици

66.54 € 130.14 лв

Points Obscurs Et Nouveaux de la Vie de Pierre Corneille (Ed.1888) Francois Valentin Bouquet

С меки корици

29.20 € 57.11 лв

Austrographics 88 Alexander Clauer

С меки корици

55.98 € 109.48 лв

ABC der Tiere 4 - 4. Schuljahr, Wortkarten in 5-Fächer-Lernbox Klaus Kuhn

Игра

14.34 € 28.05 лв

Die vollständige Maus Art Spiegelman

С меки корици

20.97 € 41.01 лв

Durch Sardinien: Bilder Von Festland Und Insel Alfred Meissner

С меки корици

21.28 € 41.62 лв

This book develops two key machine learning principles: the semi-supervised paradigm and learning with interdependent data. It reveals new applications, primarily web related, that transgress the classical machine framework through learning with interdependent data. The book traces how the semi-supervised and learning to rank paradigms emerged from new web applications, leading to a massive production of heterogeneous textual data. It explains how semi-supervised learning techniques are widely used but only allow a limited analysis of the information content and thus do not meet the demands of many web-related tasks. Later chapters deal with the development of learning methods for ranking entities in a large collection with respect to precise information needed. In some cases, learning a ranking function can be reduced to learning a classification function over the pairs of examples. The book proves that this task can be efficiently tackled in a new groundwork: learning with interdependent data. It also presents the most valuable algorithms. Researchers and professionals in machine learning will find the new perspectives and solutions valuable. Learning with Partially Labeled and Interdependent Data is also useful for advanced-level students of computer science, particularly those focused on statistics and learning.