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Integrating Meta-Heuristics and Machine Learning for Real-World Optimization Problems (Studies in Computational Intelligence, 1038)
Buch 526 von 538: Studies in Computational IntelligenceAnbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Integrating Meta-Heuristics and Machine Learning for Real-World Optimization Problems (Studies in Computational Intelligence, 1038)
Buch 526 von 538: Studies in Computational IntelligenceAnbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Meta-Learning in Decision Tree Induction (Studies in Computational Intelligence, 498)
Buch 52 von 538: Studies in Computational IntelligenceAnbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
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Meta-Learning in Decision Tree Induction (Studies in Computational Intelligence, 498)
Buch 52 von 538: Studies in Computational IntelligenceAnbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Integrating Meta-Heuristics and Machine Learning for Real-World Optimization Problems (Studies in Computational Intelligence, 1038)
Buch 526 von 538: Studies in Computational IntelligenceAnbieter: California Books, Miami, FL, USA
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Meta-Learning in Decision Tree Induction (Studies in Computational Intelligence, 498)
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Meta-Learning in Computational Intelligence (Studies in Computational Intelligence, 358)
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Meta-learning in Computational Intelligence
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Integrating Meta-Heuristics and Machine Learning for Real-World Optimization Problems (Studies in Computational Intelligence, 1038)
Buch 526 von 538: Studies in Computational IntelligenceAnbieter: Mispah books, Redhill, SURRE, Vereinigtes Königreich
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Meta-Learning in Decision Tree Induction (Studies in Computational Intelligence (498))
Buch 52 von 538: Studies in Computational IntelligenceAnbieter: Mispah books, Redhill, SURRE, Vereinigtes Königreich
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Meta-learning in Computational Intelligence
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Meta-Learning in Computational Intelligence (Studies in Computational Intelligence, 358)
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 372 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Keine Beschreibung verfügbar.
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Meta-learning in Computational Intelligence
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Meta-Learning in Computational Intelligence
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, Springer Berlin Heidelberg, 2013
ISBN 10: 3642268587 ISBN 13: 9783642268588
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Computational Intelligence (CI) community has developed hundreds of algorithms for intelligent data analysis, but still many hard problems in computer vision, signal processing or text and multimedia understanding, problems that require deep learning techniques, are open. Modern data mining packages contain numerous modules for data acquisition, pre-processing, feature selection and construction, instance selection, classification, association and approximation methods, optimization techniques, pattern discovery, clusterization, visualization and post-processing. A large data mining package allows for billions of ways in which these modules can be combined. No human expert can claim to explore and understand all possibilities in the knowledge discovery process. This is where algorithms that learn how to learnl come to rescue. Operating in the space of all available data transformations and optimization techniques these algorithms use meta-knowledge about learning processes automatically extracted from experience of solving diverse problems. Inferences about transformations useful in different contexts help to construct learning algorithms that can uncover various aspects of knowledge hidden in the data. Meta-learning shifts the focus of the whole CI field from individual learning algorithms to the higher level of learning how to learn. This book defines and reveals new theoretical and practical trends in meta-learning, inspiring the readers to further research in this exciting field.
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Meta-Learning in Computational Intelligence
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2011
ISBN 10: 3642209793 ISBN 13: 9783642209796
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Computational Intelligence (CI) community has developed hundreds of algorithms for intelligent data analysis, but still many hard problems in computer vision, signal processing or text and multimedia understanding, problems that require deep learning techniques, are open. Modern data mining packages contain numerous modules for data acquisition, pre-processing, feature selection and construction, instance selection, classification, association and approximation methods, optimization techniques, pattern discovery, clusterization, visualization and post-processing. A large data mining package allows for billions of ways in which these modules can be combined. No human expert can claim to explore and understand all possibilities in the knowledge discovery process. This is where algorithms that learn how to learnl come to rescue. Operating in the space of all available data transformations and optimization techniques these algorithms use meta-knowledge about learning processes automatically extracted from experience of solving diverse problems. Inferences about transformations useful in different contexts help to construct learning algorithms that can uncover various aspects of knowledge hidden in the data. Meta-learning shifts the focus of the whole CI field from individual learning algorithms to the higher level of learning how to learn. This book defines and reveals new theoretical and practical trends in meta-learning, inspiring the readers to further research in this exciting field.
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Meta-Learning in Computational Intelligence
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, Springer Berlin Heidelberg Jun 2011, 2011
ISBN 10: 3642209793 ISBN 13: 9783642209796
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
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Buch. Zustand: Neu. Neuware -Computational Intelligence (CI) community has developed hundreds of algorithms for intelligent data analysis, but still many hard problems in computer vision, signal processing or text and multimedia understanding, problems that require deep learning techniques, are open.Modern data mining packages contain numerous modules for data acquisition, pre-processing, feature selection and construction, instance selection, classification, association and approximation methods, optimization techniques, pattern discovery, clusterization, visualization and post-processing. A large data mining package allows for billions of ways in which these modules can be combined. No human expert can claim to explore and understand all possibilities in the knowledge discovery process.This is where algorithms that learn how to learnl come to rescue.Operating in the space of all available data transformations and optimization techniques these algorithms use meta-knowledge about learning processes automatically extracted from experience of solving diverse problems. Inferences about transformations useful in different contexts help to construct learning algorithms that can uncover various aspects of knowledge hidden in the data. Meta-learning shifts the focus of the whole CI field from individual learning algorithms to the higher level of learning how to learn.This book defines and reveals new theoretical and practical trends in meta-learning, inspiring the readers to further research in this exciting field.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 372 pp. Englisch.
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Meta-Learning in Computational Intelligence (Studies in Computational Intelligence)
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 2011 edition. 372 pages. 9.25x6.10x0.88 inches. In Stock.
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Meta-learning in Computational Intelligence
Sprache: Englisch
Verlag: Springer-Verlag New York Inc, 2011
ISBN 10: 3642209793 ISBN 13: 9783642209796
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Integrating Meta-Heuristics and Machine Learning for Real-World Optimization Problems (Studies in Computational Intelligence, 1038)
Buch 526 von 538: Studies in Computational IntelligenceAnbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Integrating Meta-Heuristics and Machine Learning for Real-World Optimization Problems (Studies in Computational Intelligence, 1038)
Buch 526 von 538: Studies in Computational IntelligenceAnbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Meta-Learning in Computational Intelligence
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Berlin Heidelberg Aug 2013, 2013
ISBN 10: 3642268587 ISBN 13: 9783642268588
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 -Computational Intelligence (CI) community has developed hundreds of algorithms for intelligent data analysis, but still many hard problems in computer vision, signal processing or text and multimedia understanding, problems that require deep learning techniques, are open. Modern data mining packages contain numerous modules for data acquisition, pre-processing, feature selection and construction, instance selection, classification, association and approximation methods, optimization techniques, pattern discovery, clusterization, visualization and post-processing. A large data mining package allows for billions of ways in which these modules can be combined. No human expert can claim to explore and understand all possibilities in the knowledge discovery process. This is where algorithms that learn how to learnl come to rescue. Operating in the space of all available data transformations and optimization techniques these algorithms use meta-knowledge about learning processes automatically extracted from experience of solving diverse problems. Inferences about transformations useful in different contexts help to construct learning algorithms that can uncover various aspects of knowledge hidden in the data. Meta-learning shifts the focus of the whole CI field from individual learning algorithms to the higher level of learning how to learn. This book defines and reveals new theoretical and practical trends in meta-learning, inspiring the readers to further research in this exciting field. 372 pp. Englisch.
