Steven abney (36 Ergebnisse)
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Verlag: CRC Press September 2019, 2019
Serie: Buch 5 von 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2019
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Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2019
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Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2019
Serie: Buch 5 von 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2019
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Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2019
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Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2019
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Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2019
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Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2019
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Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2019
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Verlag: Routledge 2019-09-26, 2019
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Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2019
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Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2019
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Verlag: Chapman & Hall, 2019
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Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2007
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Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2019
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Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2019
Serie: Buch 5 von 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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Verlag: Taylor & Francis Group, 2019
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Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2019
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Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2019
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Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2019
Serie: Buch 5 von 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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Verlag: CRC Press, 2007
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Zustand: New. Abney, StevenThe rapid advancement in the theoretical understanding of statistical and machine learning methods for semisupervised learning has made it difficult for nonspecialists to keep up to date in the field. Providing a broad, accessible treatment.
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Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2019
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Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2007
Serie: Buch 5 von 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2019
Serie: Buch 5 von 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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Verlag: Chapman & Hall, 2007
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Verlag: Taylor & Francis Ltd Sep 2007, 2007
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Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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Buch. Zustand: Neu. Neuware - This book provides a broad, accessible treatment of the theory and linguistic applications of semisupervised methods. It presents a brief history of the field before moving on to discuss well-known natural language processing methods, such as self-training and co-training. It then centers on machine… learning techniques, including the boundary-oriented methods of perceptrons, boosting, SVMs, and the null-category noise model. In addition, the book covers clustering, the EM algorithm, related generative methods, and agreement methods. It concludes with the graph-based method of label propagation as well as a detailed discussion of spectral methods.
