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Machine Learning Challenges: Evaluating Predictive Uncertainty, Visual Object Classification, and Recognizing Textual Entailment, First Pascal Machine ... (Lecture Notes in Computer Science, 3944)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 58,09
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In den WarenkorbZustand: New. In.
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Machine Learning Challenges: Evaluating Predictive Uncertainty, Visual Object Classification, and Recognizing Textual Entailment, First Pascal Machine Learning Challenges Workshop
Verlag: Springer-Verlag New York Inc, 2006
ISBN 10: 3540334270 ISBN 13: 9783540334279
Sprache: Englisch
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 80,93
Währung umrechnenEUR 28,70 für den Versand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: 2 verfügbar
In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 1st edition. 462 pages. 9.25x6.25x0.75 inches. In Stock.
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Machine Learning Challenges : Evaluating Predictive Uncertainty, Visual Object Classification, and Recognizing Textual Entailment, First Pascal Machine Learning Challenges Workshop, MLCW 2005, Southampton, UK, April 11-13, 2005, Revised Selected Papers
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2006
ISBN 10: 3540334270 ISBN 13: 9783540334279
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 53,49
Währung umrechnenEUR 64,08 für den Versand von Deutschland nach USAAnzahl: 1 verfügbar
In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book constitutes the refereed post-proceedings of the First PASCAL Machine Learning Challenges Workshop, MLCW 2005. 25 papers address three challenges: finding an assessment base on the uncertainty of predictions using classical statistics, Bayesian inference, and statistical learning theory; second, recognizing objects from a number of visual object classes in realistic scenes; third, recognizing textual entailment addresses semantic analysis of language to form a generic framework for applied semantic inference in text understanding.
