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9783319575285 - Advances in Knowledge Discovery and Data Mining: 21st Pacific-Asia Conference, PAKDD 2017, Jeju, South Korea, May 23-26, 2017, Proceedings, Part II ... Notes in Com... (5 Ergebnisse)
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Advances in Knowledge Discovery and Data Mining: 21st Pacific-Asia Conference, PAKDD 2017, Jeju, South Korea, May 23-26, 2017, Proceedings, Part II (Lecture Notes in Computer Science, 10235)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Advances in Knowledge Discovery and Data Mining | 21st Pacific-Asia Conference, PAKDD 2017, Jeju, South Korea, May 23-26, 2017, Proceedings, Part II | Jinho Kim (u. a.) | Taschenbuch | Lecture Notes in Computer Science | xxxii | Englisch | 2017 | Springer | EAN 9783319575285 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Advances In Knowledge Discovery & Data M
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
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Advances in Knowledge Discovery and Data Mining: 21st Pacific-asia Conference, Pakdd 2017, Jeju, South Korea, May 23-26, 2017, Proceedings
Sprache: Englisch
Verlag: Springer-Verlag New York Inc, 2017
ISBN 10: 3319575287 ISBN 13: 9783319575285
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 892 pages. 9.25x6.25x1.75 inches. In Stock.
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Advances in Knowledge Discovery and Data Mining : 21st Pacific-Asia Conference, PAKDD 2017, Jeju, South Korea, May 23-26, 2017, Proceedings, Part II
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This two-volume set, LNAI 10234 and 10235, constitutes the thoroughly refereed proceedings of the 21st Pacific-Asia Conference on Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, PAKDD 2017, held in Jeju, South Korea, in May 2017. The 129 full papers were carefully reviewed and selected from 458 submissions. They are organized in topical sections named: classification and deep learning; social network and graph mining; privacy-preserving mining and security/risk applications; spatio-temporal and sequential data mining; clustering and anomaly detection; recommender system; feature selection; text and opinion mining; clustering and matrix factorization; dynamic, stream data mining; novel models and algorithms; behavioral data mining; graph clustering and community detection; dimensionality reduction.
