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Machine Learning: Fundamental Algorithms for Supervised and Unsupervised Learning With Real-World Applications (Advanced Data Analytics)
Verlag: CreateSpace Independent Publishing Platform, 2017
ISBN 10: 1548307750 ISBN 13: 9781548307752
Sprache: Englisch
Anbieter: WorldofBooks, Goring-By-Sea, WS, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 8,87
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Fine.
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Markov Models Supervised and Unsupervised Machine Learning: Mastering Data Science & Python
Verlag: CreateSpace Independent Publishing Platform, 2017
ISBN 10: 1976050006 ISBN 13: 9781976050008
Sprache: Englisch
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 15,18
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Machine Learning Algorithms & Markov Models Supervised And Unsupervised Learning with Python & Data Science 2 Manuscripts in 1 Book:
Verlag: CreateSpace Independent Publishing Platform, 2017
ISBN 10: 1978170955 ISBN 13: 9781978170957
Sprache: Englisch
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 21,66
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Supervised and Unsupervised Learning for Data Science (Unsupervised and Semi-Supervised Learning)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 100,22
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Supervised and Unsupervised Learning for Data Science (Unsupervised and Semi-Supervised Learning)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets : Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2010
ISBN 10: 3642068561 ISBN 13: 9783642068560
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 106,99
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In den WarenkorbTaschenbuch. 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
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2006
ISBN 10: 3540316817 ISBN 13: 9783540316817
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbBuch. 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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Linking and Mining Heterogeneous and Multi-view Data (Unsupervised and Semi-Supervised Learning)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 131,98
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Clustering Methods for Big Data Analytics: Techniques, Toolboxes and Applications (Unsupervised and Semi-Supervised Learning)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 157,39
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Clustering Methods for Big Data Analytics: Techniques, Toolboxes and Applications (Unsupervised and Semi-Supervised Learning)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Machine Learning and Data Analytics for Solving Business Problems: Methods, Applications, and Case Studies (Unsupervised and Semi-Supervised Learning)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 170,11
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Machine Learning and Data Analytics for Solving Business Problems: Methods, Applications, and Case Studies (Unsupervised and Semi-Supervised Learning)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Advancing Pandemic Prediction With Big Data and Machine Learning : Early Pandemic Prediction with Big Data: Unified Approach Using Supervised & Unsupervised Learning. DE
Verlag: Omniscriptum, LAP Lambert Academic Publishing, 2025
ISBN 10: 6208420555 ISBN 13: 9786208420550
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 80,86
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In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book has presented the development of a prediction technique in big data analytics, incorporating both unsupervised and supervised learning perspectives. It has addressed the challenges of handling large volumes of complex data and provided insights into the prediction process. The research findings highlight the performance and applicability of the developed technique in various domains, showcasing its potential for practical implementation. The book contributes to the field of big data analytics by advancing the understanding of prediction techniques and providing recommendations for further research to enhance their capabilities. It has showcased the potential of these techniques to extract meaningful patterns, make accurate predictions, and generate valuable insights from vast and diverse datasets. The research outcomes open up new opportunities for organisations to harness the power of big data and make data-driven decisions that can drive innovation, efficiency, and success.
