Machine learning techniques adaptive (38 Ergebnisse)
- Hardcover
Anbieter: BooksRun, Philadelphia, PA, USABooksRun
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Hardcover. Zustand: Very Good. 1. It's a well-cared-for item that has seen limited use. The item may show minor signs of wear. All the text is legible, with all pages included. It may have slight markings and/or highlighting.
- Hardcover
Anbieter: HPB-Red, Dallas, TX, USAHPB-Red
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Hardcover. 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.
- Hardcover
Anbieter: Dream Books Co., Denver, CO, USADream Books Co.
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Zustand: good. Gently used with minimal wear on the corners and cover. A few pages may contain light highlighting or writing, but the text remains fully legible. Dust jacket may be missing, and supplemental materials like CDs or codes may not be included. May be ex-library with library markings. Ships promptly.
- Hardcover
Anbieter: Evergreen Goodwill, Seattle, WA, USAEvergreen Goodwill
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hardcover. Zustand: Acceptable. Pages include notes, underlining, or highlighting.
- Hardcover
- Erstausgabe
Anbieter: Textbooks_Source, Columbia, MO, USATextbooks_Source
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hardcover. Zustand: Good. 1st Edition. Ships in a BOX from Central Missouri! May not include working access code. Will not include dust jacket. Has used sticker(s) and some writing or highlighting. UPS shipping for most packages, (Priority Mail for AK/HI/APO/PO Boxes).
- Hardcover
Anbieter: WeBuyBooks, Rossendale, LANCS, Vereinigtes KönigreichWeBuyBooks
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Zustand: Like New. Most items will be dispatched the same or the next working day. An apparently unread copy in perfect condition. Dust cover is intact with no nicks or tears. Spine has no signs of creasing. Pages are clean and not marred by notes or folds of any kind.
- Hardcover
Anbieter: Books Puddle, New York, NY, USABooks Puddle
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Zustand: New.
- Hardcover
Anbieter: Magus Books Seattle, Seattle, WA, USAMagus Books Seattle
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Hardcover. Zustand: VG. used hardcover without dust jacket as issued. binding remains solid, no marks to text, boards and page edges lightly scuffed but clean.
- Softcover
Anbieter: California Books, Miami, FL, USACalifornia Books
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Zustand: New.
- Hardcover
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes KönigreichMajestic Books
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Zustand: New.
- Hardcover
Anbieter: Biblios, frankfurt am main, HESSE, DeutschlandBiblios
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Zustand: New.
- Hardcover
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes KönigreichChiron Media
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hardcover. Zustand: New.
- Hardcover
Anbieter: thebookforest.com, San Rafael, CA, USAthebookforest.com
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- Hardcover
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections
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- Softcover
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections
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Zustand: New. In.
- Softcover
- Print-on-Demand
Anbieter: California Books, Miami, FL, USACalifornia Books
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Zustand: New. Print on Demand.
- Softcover
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware.
- Hardcover
Anbieter: WorldofBooks, Goring-By-Sea, WS, Vereinigtes KönigreichWorldofBooks
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Hardback. Zustand: Very Good. The book has been read, but is in excellent condition. Pages are intact and not marred by notes or highlighting. The spine remains undamaged.
- Hardcover
Anbieter: medimops, Berlin, Deutschlandmedimops
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Zustand: good. Befriedigend/Good: Durchschnittlich erhaltenes Buch bzw. Schutzumschlag mit Gebrauchsspuren, aber vollständigen Seiten. / Describes the average WORN book or dust jacket that has all the pages present.
- Hardcover
Anbieter: DeckleEdge LLC, Albuquerque, NM, USADeckleEdge LLC
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hardcover. Zustand: new.
Weitere Bilder- Softcover
Anbieter: preigu, Osnabrück, Deutschlandpreigu
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Machine Learning Classification of Epileptic Seizures Based on EEG | using Third-Ordered Cumulants and Adaptive Fractal Analysis Techniques | Buchanna Gajula | Taschenbuch | Englisch | 2023 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786206152965 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG,…Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
- Hardcover
Anbieter: GoldBooks, Denver, CO, USAGoldBooks
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- Hardcover
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- Softcover
Anbieter: Mispah books, Redhill, SURRE, Vereinigtes KönigreichMispah books
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Anbieter: Mispah books, Redhill, SURRE, Vereinigtes KönigreichMispah books
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- Hardcover
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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Hardcover. Zustand: Sehr gut. Gebraucht - Sehr gut Sg - leichte Beschädigungen oder Verschmutzungen, ungelesenes Mängelexemplar, gestempelt - A general framework for constructing and using probabilistic models of complex systems that would enable a computer to use available information for making decisions.Most tasks require a p…erson or an automated system to reason to reach conclusions based on available information. The framework of probabilistic graphical models, presented in this book, provides a general approach for this task. The approach is model-based, allowing interpretable models to be constructed and then manipulated by reasoning algorithms. These models can also be learned automatically from data, allowing the approach to be used in cases where manually constructing a model is difficult or even impossible. Because uncertainty is an inescapable aspect of most real-world applications, the book focuses on probabilistic models, which make the uncertainty explicit and provide models that are more faithful to reality. Probabilistic Graphical Models discusses a variety of models, spanning Bayesian networks, undirected Markov networks, discrete and continuous models, and extensions to deal with dynamical systems and relational data. For each class of models, the text describes the three fundamental cornerstones: representation, inference, and learning, presenting both basic concepts and advanced techniques. Finally, the book considers the use of the proposed framework for causal reasoning and decision making under uncertainty. The main text in each chapter provides the detailed technical development of the key ideas. Most chapters also include boxes with additional material: skill boxes, which describe techniques; case study boxes, which discuss empirical cases related to the approach described in the text, including applications in computer vision, robotics, natural language understanding, and computational biology; and concept boxes, which present significant concepts drawn from the material in the chapter. Instructors (and readers) can group chapters in various combinations, from core topics to more technically advanced material, to suit their particular needs.
- Hardcover
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections
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- Hardcover
- Internationale Ausgabe
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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Machine Learning Classification of Epileptic Seizures Based on Electroencephalogram using Third-Ordered Cumulants and Adaptive Fractal Analysis Techniques1 IntroductionEpilepsy is one of the serious neurological diseases in the world. Inde…ed, early detection of epileptic seizures will extend the life span of epileptic patients. In this regard, a lot of efforts has been done to predict epileptic seizures based on electroencephalography (EEG) signals. In literature, there are many feature-based seizure classification methods quoted. No method is proved perfectly in capturing a standard set of features with the dynamics of signals. It is a common neurological disorder caused by the abnormally rapid release of brain nerve cells that is characterized by seizures. The scalp or intracranial Electroencephalogram (EEG) signals obtained in the clinic typically exhibit characteristics such as chaos, nonlinearity, etc.Deep neural networks have made significant advances in the field of machine learning during the last era. The model can learn effective representations from raw data in both supervised and unsupervised contexts by creating a hierarchical or 'deep' structure.
