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Robust Data Mining
Verlag: Springer New York, Springer New York Nov 2012, 2012
ISBN 10: 1441998772 ISBN 13: 9781441998774
Sprache: Englisch
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
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In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Data uncertainty is a concept closely related with most real life applications that involve data collection and interpretation. Examples can be found in data acquired with biomedical instruments or other experimental techniques. Integration of robust optimization in the existing data mining techniques aim to create new algorithms resilient to error and noise.This work encapsulates all the latest applications of robust optimization in data mining. This brief contains an overview of the rapidly growing field ofrobust data mining research field and presents the most well known machine learning algorithms, their robust counterpart formulations and algorithms for attacking these problems.Thisbrief will appeal to theoreticians and data miners working in this field.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 72 pp. Englisch.
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Robust Data Mining
Verlag: Springer New York, Springer New York, 2012
ISBN 10: 1441998772 ISBN 13: 9781441998774
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Data uncertainty is a concept closely related with most real life applications that involve data collection and interpretation. Examples can be found in data acquired with biomedical instruments or other experimental techniques. Integration of robust optimization in the existing data mining techniques aim to create new algorithms resilient to error and noise.This work encapsulates all the latest applications of robust optimization in data mining. This brief contains an overview of the rapidly growing field of robust data mining research field and presents the most well known machine learning algorithms, their robust counterpart formulations and algorithms for attacking these problems. This brief will appeal to theoreticians and data miners working in this field.
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Robust Data Mining (SpringerBriefs in Optimization)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Robust Data Mining
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
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Robust Data Mining (SpringerBriefs in Optimization)
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 2013 edition. 71 pages. 9.00x6.00x0.25 inches. In Stock.
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Robust Data Mining (SpringerBriefs in Optimization)
Anbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
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Robust Data Mining
Verlag: Springer New York Nov 2012, 2012
ISBN 10: 1441998772 ISBN 13: 9781441998774
Sprache: Englisch
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
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In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Data uncertainty is a concept closely related with most real life applications that involve data collection and interpretation. Examples can be found in data acquired with biomedical instruments or other experimental techniques. Integration of robust optimization in the existing data mining techniques aim to create new algorithms resilient to error and noise.This work encapsulates all the latest applications of robust optimization in data mining. This brief contains an overview of the rapidly growing field of robust data mining research field and presents the most well known machine learning algorithms, their robust counterpart formulations and algorithms for attacking these problems. This brief will appeal to theoreticians and data miners working in this field. 72 pp. Englisch.
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Robust Data Mining
Verlag: Springer-Verlag New York Inc., 2012
ISBN 10: 1441998772 ISBN 13: 9781441998774
Sprache: Englisch
Anbieter: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Vereinigtes Königreich
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Robust Data Mining
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Robust Data Mining
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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