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Inhaltsangabe
Covering the fundamentals of kernel-based learning theory, this is an essential resource for graduate students and professionals in computer science.
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Über die Autorin bzw. den Autor
S. Y. Kung is a Professor in the Department of Electrical Engineering at Princeton University. His research areas include VLSI array/parallel processors, system modeling and identification, wireless communication, statistical signal processing, multimedia processing, sensor networks, bioinformatics, data mining and machine learning.
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Kernel Methods and Machine Learning
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Cambridge University Press, 2014
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Kernel Methods and Machine Learning
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Zustand: New. Covering the fundamentals of kernel-based learning theory, this is an essential resource for graduate students and professionals in computer science. Num Pages: 572 pages, 136 b/w illus. 21 tables. BIC Classification: UYQM; UYQP. Category: (U) Tertiary Education (US: College). Dimension: 255 x 174 x 32. Weight in Grams: 1354. . 2014. 1st Edition. hardcover. . . . . Books ship from the US and Ireland. Artikel-Nr. V9781107024960
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