9780792345848 - lazy learning (18 Ergebnisse)
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Zustand: New. Editor(s): Kidwell, David A.; Aha, David W. Num Pages: 424 pages, biography. BIC Classification: UYQM. Category: (P) Professional & Vocational; (UP) Postgraduate, Research & Scholarly; (UU) Undergraduate. Dimension: 235 x 155 x 23. Weight in Grams: 779. . 1997. Hardback. . . . .
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 436 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This edited collection describes recent progress on lazy learning, a branch of machine learning concerning algorithms that defer the processing of their inputs, reply to information requests by combining stored data, and typically disca…rd constructed replies. It is the first edited volume in AI on this topic, whose many synonyms include `instance-based', `memory-based'. `exemplar-based', and `local learning', and whose topic intersects case-based reasoning and edited k-nearest neighbor classifiers. It is intended for AI researchers and students interested in pursuing recent progress in this branch of machine learning, but, due to the breadth of its contributions, it should also interest researchers and practitioners of data mining, case-based reasoning, statistics, and pattern recognition.
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This edited collection describes recent progress on lazy learning, a branch of machine learning concerning algorithms that defer the processing of their inputs, reply to information requests by combining stored data, and typically discard constructed replie…s. It is the first edited volume in AI on this topic, whose many synonyms include `instance-based', `memory-based'. `exemplar-based', and `local learning', and whose topic intersects case-based reasoning and edited k-nearest neighbor classifiers. It is intended for AI researchers and students interested in pursuing recent progress in this branch of machine learning, but, due to the breadth of its contributions, it should also interest researchers and practitioners of data mining, case-based reasoning, statistics, and pattern recognition.
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Zustand: New. Editor(s): Kidwell, David A.; Aha, David W. Num Pages: 424 pages, biography. BIC Classification: UYQM. Category: (P) Professional & Vocational; (UP) Postgraduate, Research & Scholarly; (UU) Undergraduate. Dimension: 235 x 155 x 23. Weight in Grams: 779. . 1997. Hardback. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Buch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This edited collection describes recent progress on lazy learning, a branch of machine learning concerning algorithms that defer the processing of their inputs, reply to information requests by combining stored data, and typically discard co…nstructed replies. It is the first edited volume in AI on this topic, whose many synonyms include `instance-based', `memory-based'. `exemplar-based', and `local learning', and whose topic intersects case-based reasoning and edited k-nearest neighbor classifiers. It is intended for AI researchers and students interested in pursuing recent progress in this branch of machine learning, but, due to the breadth of its contributions, it should also interest researchers and practitioners of data mining, case-based reasoning, statistics, and pattern recognition. 436 pp. Englisch.
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Buch. Zustand: Neu. Lazy Learning | David W. Aha | Buch | iv | Englisch | 1997 | Springer | EAN 9780792345848 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Buch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This edited collection describes recent progress on lazy learning, a branch of machine learning concerning algorithms that defer the processing of their inputs, reply to information requests by combining stored data, and typically discard constr…ucted replies. It is the first edited volume in AI on this topic, whose many synonyms include `instance-based', `memory-based'. `exemplar-based', and `local learning', and whose topic intersects case-based reasoning and edited k-nearest neighbor classifiers. It is intended for AI researchers and students interested in pursuing recent progress in this branch of machine learning, but, due to the breadth of its contributions, it should also interest researchers and practitioners of data mining, case-based reasoning, statistics, and pattern recognition.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 432 pp. Englisch.
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