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9780471681823 - Learning from Data: Concepts, Theory, and Methods (IEEE Press) von Cherkassky, Vladimir; Mulier, Filip M. (9 Ergebnisse)
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Learning from Data: Concepts, Theory, and Methods
Sprache: Englisch
Verlag: Wiley-IEEE Press (edition 2), 2007
ISBN 10: 0471681822 ISBN 13: 9780471681823
Hardcover. Zustand: Very Good. 2. 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.
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Learning from Data: Concepts, Theory, and Methods (IEEE Press)
Anbieter: Studibuch, Stuttgart, Deutschland
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hardcover. Zustand: Gut. 560 Seiten; 9780471681823.3 Gewicht in Gramm: 1.
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Learning from Data: Concepts, Theory, and Methods (IEEE Press)
Anbieter: Buchkanzlei, Bremen, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Hardcover. Zustand: Gut. Second edition. 560 pp. Cover sun-bleached at the spine, otherwise very well preserved copy 324 Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 1200.
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Learning from Data
Anbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
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Learning from Data
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbZustand: New. pp. xviii + 538 Illus.
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In den WarenkorbGebunden. Zustand: New. Vladimir CherKassky, PhD, is Professor of Electrical and Computer Engineering at the University of Minnesota. He is internationally known for his research on neural networks and statistical learning.Filip Mulier, PhD, has worked in the software field for th.
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Learning from Data Concepts, Theory and Methods 2e
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 2nd edition. 538 pages. 9.75x6.50x1.25 inches. In Stock.
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In den WarenkorbZustand: New. An interdisciplinary framework for learning methodologies, covering statistics, neural networks, and fuzzy logic, Learning from Data provides a unified treatment of the principles and methods for learning dependencies from data. Num Pages: 538 pages, Illustrations. BIC Classification: UYQM. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 244 x 157 x 38. Weight in Grams: 906. . 2007. 2nd Edition. Hardcover. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Learning from Data : Concepts, Theory, and Methods
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Buch. Zustand: Neu. Neuware - An interdisciplinary framework for learning methodologies-now revised and updatedLearning from Data provides a unified treatment of the principles and methods for learning dependencies from data. It establishes a general conceptual framework in which various learning methods from statistics, neural networks, and pattern recognition can be applied-showing that a few fundamental principles underlie most new methods being proposed today in statistics, engineering, and computer science.Since the first edition was published, the field of data-driven learning has experienced rapid growth. This Second Edition covers these developments with a completely revised chapter on support vector machines, a new chapter on noninductive inference and alternative learning formulations, and an in-depth discussion of the VC theoretical approach as it relates to other paradigms.Complete with over one hundred illustrations, case studies, examples, and chapter summaries, Learning from Data accommodates both beginning and advanced graduate students in engineering, computer science, and statistics. It is also indispensable for researchers and practitioners in these areas who must understand the principles and methods for learning dependencies from data.
