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ensemble methods data mining von seni giovanni (15 Ergebnisse)
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Ensemble Methods in Data Mining: Improving Accuracy Through Combining Predictions (Synthesis Lectures on Data Mining and Knowledge Discovery)
Sprache: Englisch
Verlag: Morgan and Claypool Publishers, 2010
ISBN 10: 1608452840 ISBN 13: 9781608452842
Paperback. Zustand: Good. Connecting readers with great books since 1972! Used textbooks may not include companion materials such as access codes, etc. May have some wear or writing/highlighting. We ship orders daily and Customer Service is our top priority!
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Ensemble Methods in Data Mining: Improving Accuracy Through Combining Predictions
Sprache: Englisch
Verlag: Morgan and Claypool Publishers, 2010
ISBN 10: 1608452840 ISBN 13: 9781608452842
Anbieter: World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Ensemble Methods in Data Mining: Improving Accuracy Through Combining Predictions
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Ensemble Methods in Data Mining: Improving Accuracy Through Combining Predictions
Sprache: Englisch
Verlag: Morgan and Claypool Publishers, 2010
ISBN 10: 1608452840 ISBN 13: 9781608452842
paperback. Zustand: Very Good. Connecting readers with great books since 1972! Used books may not include companion materials, and may have some shelf wear or limited writing. We ship orders daily and Customer Service is our top priority!
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Ensemble Methods in Data Mining: Improving Accuracy Through Combining Predictions
Sprache: Englisch
Verlag: Morgan and Claypool Publishers, 2010
ISBN 10: 1608452840 ISBN 13: 9781608452842
paperback. Zustand: Very Good. Connecting readers with great books since 1972! Used books may not include companion materials, and may have some shelf wear or limited writing. We ship orders daily and Customer Service is our top priority!
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Ensemble Methods in Data Mining: Improving Accuracy Through Combining Predictions
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Zustand: New.
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Ensemble Methods in Data Mining: Improving Accuracy Through Combining Predictions
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Ensemble Methods in Data Mining | Improving Accuracy Through Combining Predictions | Giovanni Seni (u. a.) | Taschenbuch | Synthesis Lectures on Data Mining and Knowledge Discovery | xvi | Englisch | 2010 | Springer | EAN 9783031007712 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Ensemble Methods in Data Mining (eng)
Anbieter: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italien
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Ensemble Methods in Data Mining: Improving Accuracy Through Combining Predictions
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Ensemble Methods in Data Mining
Anbieter: PBShop.store US, Wood Dale, IL, USA
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Ensemble Methods in Data Mining
Anbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPAP. Zustand: New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 4 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
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Ensemble Methods in Data Mining
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, 2010
ISBN 10: 3031007719 ISBN 13: 9783031007712
EUR 28,42
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In den WarenkorbZustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Giovanni Seni is a Senior Scientist with Elder Research, Inc. and directs ERI s Western office. As an active data mining practitioner in Silicon Valley, he has over 15 years R&D experience in statistical pattern recognition, data mining, and human-computer .
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Ensemble Methods in Data Mining
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Springer Feb 2010, 2010
ISBN 10: 3031007719 ISBN 13: 9783031007712
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Ensemble methods have been called the most influential development in Data Mining and Machine Learning in the past decade. They combine multiple models into one usually more accurate than the best of its components. Ensembles can provide a critical boost to industrial challenges -- from investment timing to drug discovery, and fraud detection to recommendation systems -- where predictive accuracy is more vital than model interpretability. Ensembles are useful with all modeling algorithms, but this book focuses on decision trees to explain them most clearly. After describing trees and their strengths and weaknesses, the authors provide an overview of regularization -- today understood to be a key reason for the superior performance of modern ensembling algorithms. The book continues with a clear description of two recent developments: Importance Sampling (IS) and Rule Ensembles (RE). IS reveals classic ensemble methods -- bagging, random forests, and boosting -- to be special cases of a single algorithm, thereby showing how to improve their accuracy and speed. REs are linear rule models derived from decision tree ensembles. They are the most interpretable version of ensembles, which is essential to applications such as credit scoring and fault diagnosis. Lastly, the authors explain the paradox of how ensembles achieve greater accuracy on new data despite their (apparently much greater) complexity.This book is aimed at novice and advanced analytic researchers and practitioners -- especially in Engineering, Statistics, and Computer Science. Those with little exposure to ensembles will learn why and how to employ this breakthrough method, and advanced practitioners will gain insight into building even more powerful models. Throughout, snippets of code in R are provided to illustrate the algorithms described and to encourage the reader to try the techniques.The authorsare industry experts in data mining and machine learning who are also adjunct professors and popular speakers. Although early pioneers in discovering and using ensembles, they here distill and clarify the recent groundbreaking work of leading academics (such as Jerome Friedman) to bring the benefits of ensembles to practitioners.Table of Contents: Ensembles Discovered / Predictive Learning and Decision Trees / Model Complexity, Model Selection and Regularization / Importance Sampling and the Classic Ensemble Methods / Rule Ensembles and Interpretation Statistics / Ensemble ComplexitySpringer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 156 pp. Englisch.
