Combining pattern classifiers methods von kuncheva ludmila (22 Ergebnisse)
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Zustand: Good. Your purchase helps support Sri Lankan Children's Charity 'The Rainbow Centre'. Ex-library, so some stamps and wear, but in good overall condition. Our donations to The Rainbow Centre have helped provide an education and a safe haven to hundreds of children who live in appalling conditions.
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Zustand: good. Supports Goodwill of Silicon Valley job training programs. The cover and pages are in Good condition! Any other included accessories are also in Good condition showing use. Use can include some highlighting and writing, page and cover creases as well as other types visible wear.
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Zustand: New. *Price HAS BEEN REDUCED by 10% until Monday, Aug. 17 (SALE item)* Second Edition, 357 pp., hardcover, new. - If you are reading this, this item is actually (physically) in our stock and ready for shipment once ordered. We are not bookjackers. Buyer is responsible for any additional duties, taxes, or fees required b…y recipient's country. Photos available upon request.
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Zustand: Good. This is an ex-library book and may have the usual library/used-book markings inside.This book has hardback covers. In good all round condition. No dust jacket. Please note the Image in this listing is a stock photo and may not match the covers of the actual item,750grams, ISBN:9780471210788.
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 376 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Keine Beschreibung verfügbar.
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Buch. Zustand: Neu. Neuware - A unified, coherent treatment of current classifier ensemble methods, from fundamentals of pattern recognition to ensemble feature selection, now in its second editionThe art and science of combining pattern classifiers has flourished into a prolific discipline since the first edition of Combining P…attern Classifiers was published in 2004. Dr. Kuncheva has plucked from the rich landscape of recent classifier ensemble literature the topics, methods, and algorithms that will guide the reader toward a deeper understanding of the fundamentals, design, and applications of classifier ensemble methods.Thoroughly updated, with MATLAB(r) code and practice data sets throughout, Combining Pattern Classifiers includes:\* Coverage of Bayes decision theory and experimental comparison of classifiers\* Essential ensemble methods such as Bagging, Random forest, AdaBoost, Random subspace, Rotation forest, Random oracle, and Error Correcting Output Code, among others\* Chapters on classifier selection, diversity, and ensemble feature selectionWith firm grounding in the fundamentals of pattern recognition, and featuring more than 140 illustrations, Combining Pattern Classifiers, Second Edition is a valuable reference for postgraduate students, researchers, and practitioners in computing and engineering.
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