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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets: Supervised, Semi-Supervised, and Unsupervised Learning
Anbieter: ThriftBooks-Dallas, Dallas, TX, USA
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets: Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning (Studies in Computational Intelligence, 17)
Anbieter: ALLBOOKS1, Direk, SA, Australien
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Kernel Based Algorithms For Mining Huge Data Sets
Anbieter: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, USA
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets : Supervised, Semi-supervised, And Unsupervised Learning
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets: Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning (Studies in Computational Intelligence, 17)
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets: Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning (Studies in Computational Intelligence, 17)
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets: Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning (Studies in Computational Intelligence, 17)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets : Supervised, Semi-supervised, And Unsupervised Learning
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Zustand: New. pp. 278.
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets: Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2006
ISBN 10: 3642068561 ISBN 13: 9783642068560
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, Springer Berlin Heidelberg Mär 2006, 2006
ISBN 10: 3540316817 ISBN 13: 9783540316817
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Neuware -'Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets' is the first book treating the fields of supervised, semi-supervised and unsupervised machine learning collectively. The book presents both the theory and the algorithms for mining huge data sets by using support vector machines (SVMs) in an iterative way. It demonstrates how kernel based SVMs can be used for dimensionality reduction (feature elimination) and shows the similarities and differences between the two most popular unsupervised techniques, the principal component analysis (PCA) and the independent component analysis (ICA). The book presents various examples, software, algorithmic solutions enabling the reader to develop their own codes for solving the problems. The book is accompanied by a website for downloading both data and software for huge data sets modeling in a supervised and semisupervised manner, as well as MATLAB based PCA and ICA routines for unsupervised learning. The book focuses on a broad range of machine learning algorithms and it is particularly aimed at students, scientists, and practicing researchers in bioinformatics (gene microarrays), text-categorization, numerals recognition, as well as in the images and audio signals de-mixing (blind source separation) areas.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 284 pp. Englisch.
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets : Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2006
ISBN 10: 3540316817 ISBN 13: 9783540316817
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 'Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets' is the first book treating the fields of supervised, semi-supervised and unsupervised machine learning collectively. The book presents both the theory and the algorithms for mining huge data sets by using support vector machines (SVMs) in an iterative way. It demonstrates how kernel based SVMs can be used for dimensionality reduction (feature elimination) and shows the similarities and differences between the two most popular unsupervised techniques, the principal component analysis (PCA) and the independent component analysis (ICA). The book presents various examples, software, algorithmic solutions enabling the reader to develop their own codes for solving the problems. The book is accompanied by a website for downloading both data and software for huge data sets modeling in a supervised and semisupervised manner, as well as MATLAB based PCA and ICA routines for unsupervised learning. The book focuses on a broad range of machine learning algorithms and it is particularly aimed at students, scientists, and practicing researchers in bioinformatics (gene microarrays), text-categorization, numerals recognition, as well as in the images and audio signals de-mixing (blind source separation) areas.
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets : Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2010
ISBN 10: 3642068561 ISBN 13: 9783642068560
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 'Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets' is the first book treating the fields of supervised, semi-supervised and unsupervised machine learning collectively. The book presents both the theory and the algorithms for mining huge data sets by using support vector machines (SVMs) in an iterative way. It demonstrates how kernel based SVMs can be used for dimensionality reduction (feature elimination) and shows the similarities and differences between the two most popular unsupervised techniques, the principal component analysis (PCA) and the independent component analysis (ICA). The book presents various examples, software, algorithmic solutions enabling the reader to develop their own codes for solving the problems. The book is accompanied by a website for downloading both data and software for huge data sets modeling in a supervised and semisupervised manner, as well as MATLAB based PCA and ICA routines for unsupervised learning. The book focuses on a broad range of machine learning algorithms and it is particularly aimed at students, scientists, and practicing researchers in bioinformatics (gene microarrays), text-categorization, numerals recognition, as well as in the images and audio signals de-mixing (blind source separation) areas.
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets: Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning (Studies in Computational Intelligence, 17)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets : Supervised, Semi-supervised, And Unsupervised Learning
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets: Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning (Studies in Computational Intelligence (17))
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets: Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning (Studies in Computational Intelligence (17))
Anbieter: Mispah books, Redhill, SURRE, Vereinigtes Königreich
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets : Supervised, Semi-supervised, And Unsupervised Learning
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Berlin Heidelberg Nov 2010, 2010
ISBN 10: 3642068561 ISBN 13: 9783642068560
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This is the first book treating the fields of supervised, semi-supervised and unsupervised machine learning collectively. The book presents both the theory and the algorithms for mining huge data sets using support vector machines (SVMs) in an iterative way. It demonstrates how kernel based SVMs can be used for dimensionality reduction and shows the similarities and differences between the two most popular unsupervised techniques. 276 pp. Englisch.
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Berlin Heidelberg Mrz 2006, 2006
ISBN 10: 3540316817 ISBN 13: 9783540316817
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
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Buch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This is the first book treating the fields of supervised, semi-supervised and unsupervised machine learning collectively. The book presents both the theory and the algorithms for mining huge data sets using support vector machines (SVMs) in an iterative way. It demonstrates how kernel based SVMs can be used for dimensionality reduction and shows the similarities and differences between the two most popular unsupervised techniques. 284 pp. Englisch.
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2006
ISBN 10: 3540316817 ISBN 13: 9783540316817
EUR 92,27
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2010
ISBN 10: 3642068561 ISBN 13: 9783642068560
EUR 92,27
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, Springer Berlin Heidelberg Nov 2010, 2010
ISBN 10: 3642068561 ISBN 13: 9783642068560
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -'Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets' is the first book treating the fields of supervised, semi-supervised and unsupervised machine learning collectively. The book presents both the theory and the algorithms for mining huge data sets by using support vector machines (SVMs) in an iterative way. It demonstrates how kernel based SVMs can be used for dimensionality reduction (feature elimination) and shows the similarities and differences between the two most popular unsupervised techniques, the principal component analysis (PCA) and the independent component analysis (ICA). The book presents various examples, software, algorithmic solutions enabling the reader to develop their own codes for solving the problems. The book is accompanied by a website for downloading both data and software for huge data sets modeling in a supervised and semisupervised manner, as well as MATLAB based PCA and ICA routines for unsupervised learning. The book focuses on a broad range of machine learning algorithms and it is particularly aimed at students, scientists, and practicing researchers in bioinformatics (gene microarrays), text-categorization, numerals recognition, as well as in the images and audio signals de-mixing (blind source separation) areas.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 276 pp. Englisch.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets | Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning | Te-Ming Huang (u. a.) | Taschenbuch | xvi | Englisch | 2010 | Springer | EAN 9783642068560 | 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. Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets | Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning | Te-Ming Huang (u. a.) | Buch | xvi | Englisch | 2006 | Springer | EAN 9783540316817 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand.
