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Statistical Methods for Recommender Systems
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2016
ISBN 10: 1107036070 ISBN 13: 9781107036079
Anbieter: clickgoodwillbooks, Indianapolis, IN, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Statistical Methods for Recommender Systems
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2016
ISBN 10: 1107036070 ISBN 13: 9781107036079
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Statistical Methods for Recommender Systems
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2016
ISBN 10: 1107036070 ISBN 13: 9781107036079
Anbieter: California Books, Miami, FL, USA
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Statistical Methods for Recommender Systems
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2016
ISBN 10: 1107036070 ISBN 13: 9781107036079
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Statistical Methods for Recommender Systems
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2016
ISBN 10: 1107036070 ISBN 13: 9781107036079
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Statistical Methods for Recommender Systems
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2016
ISBN 10: 1107036070 ISBN 13: 9781107036079
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Statistical Methods for Recommender Systems
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2016
ISBN 10: 1107036070 ISBN 13: 9781107036079
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Statistical Methods for Recommender Systems
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2016
ISBN 10: 1107036070 ISBN 13: 9781107036079
Zustand: New. pp. 288.
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Statistical Methods for Recommender Systems
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Statistical Methods for Recommender Systems
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2016
ISBN 10: 1107036070 ISBN 13: 9781107036079
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Designing algorithms to recommend items such as news articles and movies to users is a challenging task in numerous web applications. The crux of the problem is to rank items based on users' responses to different items to optimize for multiple objectives. Major technical challenges are high dimensional prediction with sparse data and constructing high dimensional sequential designs to collect data for user modeling and system design. This comprehensive treatment of the statistical issues that arise in recommender systems includes detailed, in-depth discussions of current state-of-the-art methods such as adaptive sequential designs (multi-armed bandit methods), bilinear random-effects models (matrix factorization) and scalable model fitting using modern computing paradigms like MapReduce. The authors draw upon their vast experience working with such large-scale systems at Yahoo! and LinkedIn, and bridge the gap between theory and practice by illustrating complex concepts with examples from applications they are directly involved with.
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Statistical Methods for Recommender Systems
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Statistical Methods for Recommender Systems
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2016
ISBN 10: 1107036070 ISBN 13: 9781107036079
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
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Statistical Methods for Recommender Systems
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2016
ISBN 10: 1107036070 ISBN 13: 9781107036079
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Statistical Methods for Recommender Systems
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2016
ISBN 10: 1107036070 ISBN 13: 9781107036079
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In den WarenkorbZustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This book is for researchers and students in statistics, data mining, computer science, machine learning, marketing and also practitioners who implement recommender systems. It provides an in-depth discussion of challenges encountered in deploying real-life.
