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Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer Verlag, Singapore, 2023
ISBN 10: 981993916X ISBN 13: 9789819939169
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Machine Learning Methods
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Verlag, Singapore, 2023
ISBN 10: 981993916X ISBN 13: 9789819939169
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Machine Learning Methods
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Machine Learning Methods
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Machine Learning Methods
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Verlag, Singapore, SG, 2023
ISBN 10: 981993916X ISBN 13: 9789819939169
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In den WarenkorbHardback. Zustand: New. 2024 ed.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Machine Learning Methods | Hang Li | Taschenbuch | xv | Englisch | 2024 | Springer | EAN 9789819939190 | 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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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 547 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book provides a comprehensive and systematic introduction to the principal machine learning methods, covering both supervised and unsupervised learning methods. It discusses essential methods of classification and regression in supervised learning, such as decision trees, perceptrons, support vector machines, maximum entropy models, logistic regression models and multiclass classification, as well as methods applied in supervised learning, like the hidden Markov model and conditional random fields. In the context of unsupervised learning, it examines clustering and other problems as well as methods such as singular value decomposition, principal component analysis and latent semantic analysis. As a fundamental book on machine learning, it addresses the needs of researchers and students who apply machine learning as an important tool in their research, especially those in fields such as information retrieval, natural language processing and text data mining. In order to understand the concepts and methods discussed, readers are expected to have an elementary knowledge of advanced mathematics, linear algebra and probability statistics. The detailed explanations of basic principles, underlying concepts and algorithms enable readers to grasp basic techniques, while the rigorous mathematical derivations and specific examples included offer valuable insights into machine learning.
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Machine Learning Methods
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides a comprehensive and systematic introduction to the principal machine learning methods, covering both supervised and unsupervised learning methods. It discusses essential methods of classification and regression in supervised learning, such as decision trees, perceptrons, support vector machines, maximum entropy models, logistic regression models and multiclass classification, as well as methods applied in supervised learning, like the hidden Markov model and conditional random fields. In the context of unsupervised learning, it examines clustering and other problems as well as methods such as singular value decomposition, principal component analysis and latent semantic analysis. As a fundamental book on machine learning, it addresses the needs of researchers and students who apply machine learning as an important tool in their research, especially those in fields such as information retrieval, natural language processing and text data mining. In order to understand the concepts and methods discussed, readers are expected to have an elementary knowledge of advanced mathematics, linear algebra and probability statistics. The detailed explanations of basic principles, underlying concepts and algorithms enable readers to grasp basic techniques, while the rigorous mathematical derivations and specific examples included offer valuable insights into machine learning.
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Zustand: New.
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Machine Learning Methods
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Nature Singapore, 2023
ISBN 10: 981993916X ISBN 13: 9789819939169
Zustand: New. Provides introduction to principle machine learning methods, covering both supervised and unsupervised learning methodsPresents clear descriptions, detailed proofs, and concrete examples using concise languageWritten by a leading expert on .
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Machine Learning Methods
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 547 pages. 9.25x6.10x1.38 inches. In Stock.
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Machine Learning Methods
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides a comprehensive and systematic introduction to the principal machine learning methods, covering both supervised and unsupervised learning methods. It discusses essential methods of classification and regression in supervised learning, such as decision trees, perceptrons, support vector machines, maximum entropy models, logistic regression models and multiclass classification, as well as methods applied in supervised learning, like the hidden Markov model and conditional random fields. In the context of unsupervised learning, it examines clustering and other problems as well as methods such as singular value decomposition, principal component analysis and latent semantic analysis. As a fundamental book on machine learning, it addresses the needs of researchers and students who apply machine learning as an important tool in their research, especially those in fields such as information retrieval, natural language processing and text data mining. In order to understand the concepts and methods discussed, readers are expected to have an elementary knowledge of advanced mathematics, linear algebra and probability statistics. The detailed explanations of basic principles, underlying concepts and algorithms enable readers to grasp basic techniques, while the rigorous mathematical derivations and specific examples included offer valuable insights into machine learning.
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Machine Learning Methods
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Verlag, Singapore, SG, 2023
ISBN 10: 981993916X ISBN 13: 9789819939169
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Machine Learning Methods
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Verlag Gmbh Dez 2024, 2024
ISBN 10: 9819939194 ISBN 13: 9789819939190
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 Englisch.
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Machine Learning Methods
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Machine Learning Methods
Sprache: Englisch
Verlag: Singapore Springer Verlag Okt 2023, 2023
ISBN 10: 981993916X ISBN 13: 9789819939169
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book provides a comprehensive and systematic introduction to the principal machine learning methods, covering both supervised and unsupervised learning methods. It discusses essential methods of classification and regression in supervised learning, such as decision trees, perceptrons, support vector machines, maximum entropy models, logistic regression models and multiclass classification, as well as methods applied in supervised learning, like the hidden Markov model and conditional random fields. In the context of unsupervised learning, it examines clustering and other problems as well as methods such as singular value decomposition, principal component analysis and latent semantic analysis. As a fundamental book on machine learning, it addresses the needs of researchers and students who apply machine learning as an important tool in their research, especially those in fields such as information retrieval, natural language processing and text data mining. In order to understand the concepts and methods discussed, readers are expected to have an elementary knowledge of advanced mathematics, linear algebra and probability statistics. The detailed explanations of basic principles, underlying concepts and algorithms enable readers to grasp basic techniques, while the rigorous mathematical derivations and specific examples included offer valuable insights into machine learning. 532 pp. Englisch.
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Machine Learning Methods
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Machine Learning Methods
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Machine Learning Methods
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Springer Dez 2024, 2024
ISBN 10: 9819939194 ISBN 13: 9789819939190
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book provides a comprehensive and systematic introduction to the principal machine learning methods, covering both supervised and unsupervised learning methods. It discusses essential methods of classification and regression in supervised learning, such as decision trees, perceptrons, support vector machines, maximum entropy models, logistic regression models and multiclass classification, as well as methods applied in supervised learning, like the hidden Markov model and conditional random fields. In the context of unsupervised learning, it examines clustering and other problems as well as methods such as singular value decomposition, principal component analysis and latent semantic analysis. As a fundamental book on machine learning, it addresses the needs of researchers and students who apply machine learning as an important tool in their research, especially those in fields such as information retrieval, natural language processing and text data mining. In order to understand the concepts and methods discussed, readers are expected to have an elementary knowledge of advanced mathematics, linear algebra and probability statistics. The detailed explanations of basic principles, underlying concepts and algorithms enable readers to grasp basic techniques, while the rigorous mathematical derivations and specific examples included offer valuable insights into machine learning.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 548 pp. Englisch.
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Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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