Isbn: 9783319838151 - multiple instance learning: foundations and algorithms (3 Ergebnisse)

ISBN
Mit der Detailsuche verfeinern

Optimieren Sie Ihre Suche

  • Bücher (3)

  • Neu (3)

bis

Benutzerdefinierte Preisspanne (EUR)

bis

  • Sprache: Englisch

    Verlag: Springer, 2018

    3319838156 / 9783319838151

    • Softcover

    Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 128,11

    EUR 10,92 Versand 
    Versand von Vereinigtes Königreich nach USA

    Anzahl: Mehr als 20 verfügbar

    Zustand: New. In English.

  • Weitere Bilder

    Sprache: Englisch

    Verlag: Springer, 2018

    3319838156 / 9783319838151

    • Softcover

    Anbieter: preigu, Osnabrück, Deutschlandpreigu

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 95,25

    EUR 70,00 Versand 
    Versand von Deutschland nach USA

    Anzahl: 5 verfügbar

    Taschenbuch. Zustand: Neu. Multiple Instance Learning | Foundations and Algorithms | Francisco Herrera (u. a.) | Taschenbuch | xi | Englisch | 2018 | Springer | EAN 9783319838151 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.

  • Sprache: Englisch

    Verlag: Springer, 2018

    3319838156 / 9783319838151

    • Softcover

    Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 150,10

    EUR 35,00 Versand 
    Versand von Deutschland nach USA

    Anzahl: 1 verfügbar

    Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides a general overview of multiple instance learning (MIL), defining the framework and covering the central paradigms. The authors discuss the most important algorithms for MIL such as classification, regression and clustering. With a focus on classification, a taxonomy is set and the most relevant proposals are specified. Efficient algorithms are developed to discover relevant information when working with uncertainty. Key representative applications are included.This book carries out a study of the key related fields of distance metrics and alternative hypothesis. Chapters examine new and developing aspects of MIL such as data reduction for multi-instance problems and imbalanced MIL data. Class imbalance for multi-instance problems is defined at the bag level, a type of representation that utilizes ambiguity due to the fact that bag labels are available, but the labels of the individual instances are not defined.Additionally, multiple instance multiple label learning is explored. This learning framework introduces flexibility and ambiguity in the object representation providing a natural formulation for representing complicated objects. Thus, an object is represented by a bag of instances and is allowed to have associated multiple class labels simultaneously.This book is suitable for developers and engineers working to apply MIL techniques to solve a variety of real-world problems. It is also useful for researchers or students seeking a thorough overview of MIL literature, methods, and tools.