Learning data concepts theory methods von mulier (7 Ergebnisse)
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Zustand: Very Good. 1st Edition. Pages intact with possible writing/highlighting. Binding strong with minor wear. Dust jackets/supplements may not be included. Stock photo provided. Product includes identifying sticker. Better World Books: Buy Books. Do Good.
Verlag: John Wiley and Sons, 1998
- Hardcover
Anbieter: Anybook.com, Lincoln, Vereinigtes KönigreichAnybook.com
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- Hardcover
Anbieter: BooksRun, Philadelphia, PA, USABooksRun
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Weitere Bilder- Hardcover
Anbieter: Buchkanzlei, Bremen, DeutschlandBuchkanzlei
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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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Anbieter: Studibuch, Stuttgart, DeutschlandStudibuch
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hardcover. Zustand: Gut. 560 Seiten; 9780471681823.3 Gewicht in Gramm: 1.
- Hardcover
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes KönigreichRevaluation Books
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Hardcover. Zustand: Brand New. 2nd edition. 538 pages. 9.75x6.50x1.25 inches. In Stock.
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Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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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.
