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9783030046620 - Dealing with Imbalanced and Weakly Labelled Data in Machine Learning using Fuzzy and Rough Set Methods: 807 (Studies in Computational Intelligence) von Vluymans, Sa... (16 Ergebnisse)
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![Beispielbild für Dealing with Imbalanced and Weakly Labelled Data in Machine Learning using Fuzzy and Rough Set Methods (Studies in Computational Intelligence, 807, Band 807) [Hardcover] Vluymans, Sarah zum Verkauf von SpringBooks](https://pictures.abebooks.com/isbn/9783030046620-de-300.jpg)
Dealing with Imbalanced and Weakly Labelled Data in Machine Learning using Fuzzy and Rough Set Methods (Studies in Computational Intelligence, 807, Band 807) [Hardcover] Vluymans, Sarah
Anbieter: SpringBooks, Berlin, Deutschland
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Dealing with Imbalanced and Weakly Labelled Data in Machine Learning using Fuzzy and Rough Set Methods
Verlag: Springer International Publishing, Springer International Publishing Dez 2018, 2018
ISBN 10: 3030046621 ISBN 13: 9783030046620
Sprache: Englisch
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
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In den WarenkorbBuch. Zustand: Neu. Neuware -This book presents novel classification algorithms for four challenging prediction tasks, namely learning from imbalanced, semi-supervised, multi-instance and multi-label data. The methods are based on fuzzy rough set theory, a mathematical framework used to model uncertainty in data. The book makes two main contributions: helping readers gain a deeper understanding of the underlying mathematical theory; and developing new, intuitive and well-performing classification approaches. The authors bridge the gap between the theoretical proposals of the mathematical model and important challenges in machine learning.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 268 pp. Englisch.
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Dealing with Imbalanced and Weakly Labelled Data in Machine Learning using Fuzzy and Rough Set Methods
Verlag: Springer International Publishing, 2018
ISBN 10: 3030046621 ISBN 13: 9783030046620
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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In den WarenkorbBuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents novel classification algorithms for four challenging prediction tasks, namely learning from imbalanced, semi-supervised, multi-instance and multi-label data. The methods are based on fuzzy rough set theory, a mathematical framework used to model uncertainty in data. The book makes two main contributions: helping readers gain a deeper understanding of the underlying mathematical theory; and developing new, intuitive and well-performing classification approaches. The authors bridge the gap between the theoretical proposals of the mathematical model and important challenges in machine learning.The intended readership of this book includes anyone interested in learning more about fuzzy rough set theory and how to use it in practical machine learning contexts. Although the core audience chiefly consists of mathematicians, computer scientists and engineers, the content will also be interesting and accessible to students and professionals from a range of other fields.
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Dealing with Imbalanced and Weakly Labelled Data in Machine Learning using Fuzzy and Rough Set Methods (Studies in Computational Intelligence, 807)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Dealing With Imbalanced and Weakly Labelled Data in Machine Learning Using Fuzzy and Rough Set Methods
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Dealing With Imbalanced and Weakly Labelled Data in Machine Learning Using Fuzzy and Rough Set Methods
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Dealing With Imbalanced and Weakly Labelled Data in Machine Learning Using Fuzzy and Rough Set Methods
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Dealing With Imbalanced and Weakly Labelled Data in Machine Learning Using Fuzzy and Rough Set Methods
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Dealing with Imbalanced and Weakly Labelled Data in Machine Learning using Fuzzy and Rough Set Methods
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Dealing with Imbalanced and Weakly Labelled Data in Machine Learning using Fuzzy and Rough Set Methods (Studies in Computational Intelligence, 807)
Anbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
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Dealing with Imbalanced and Weakly Labelled Data in Machine Learning using Fuzzy and Rough Set Methods (Studies in Computational Intelligence, 807)
Anbieter: Mispah books, Redhill, SURRE, Vereinigtes Königreich
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Dealing with Imbalanced and Weakly Labelled Data in Machine Learning using Fuzzy and Rough Set Methods
Verlag: Springer International Publishing, 2018
ISBN 10: 3030046621 ISBN 13: 9783030046620
Sprache: Englisch
EUR 92,27
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In den WarenkorbGebunden. Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Takes the research on ordered weighted average (OWA) fuzzy rough sets to the next level Provides clear guidelines on how to use them Expands the application to e.g. imbalanced, semi-supervised, multi-instance, and multi-label clas.
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Dealing with Imbalanced and Weakly Labelled Data in Machine Learning using Fuzzy and Rough Set Methods
Verlag: Springer International Publishing Dez 2018, 2018
ISBN 10: 3030046621 ISBN 13: 9783030046620
Sprache: Englisch
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
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In den WarenkorbBuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book presents novel classification algorithms for four challenging prediction tasks, namely learning from imbalanced, semi-supervised, multi-instance and multi-label data. The methods are based on fuzzy rough set theory, a mathematical framework used to model uncertainty in data. The book makes two main contributions: helping readers gain a deeper understanding of the underlying mathematical theory; and developing new, intuitive and well-performing classification approaches. The authors bridge the gap between the theoretical proposals of the mathematical model and important challenges in machine learning.The intended readership of this book includes anyone interested in learning more about fuzzy rough set theory and how to use it in practical machine learning contexts. Although the core audience chiefly consists of mathematicians, computer scientists and engineers, the content will also be interesting and accessible to students and professionals from a range of other fields. 268 pp. Englisch.
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Dealing with Imbalanced and Weakly Labelled Data in Machine Learning using Fuzzy and Rough Set Methods
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Dealing with Imbalanced and Weakly Labelled Data in Machine Learning using Fuzzy and Rough Set Methods
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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