Representation machine learning von murty avinash (6 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2023
Serie: SpringerBriefs in Computer Science, Buch 24 von 60. Buch 24 von 60 - SpringerBriefs in Computer Science
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2023
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer-Nature New York Inc, 2023
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Paperback. Zustand: Brand New. 102 pages. 9.25x6.10x0.22 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Nature Singapore, 2023
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book provides a concise but comprehensive guide to representation, which forms the core of Machine Learning (ML). State-of-the-art practical applications involve a number of challenges for the analysis of high-dimensional data. Unfortunately, ma…ny popular ML algorithms fail to perform, in both theory and practice, when they are confronted with the huge size of the underlying data. Solutions to this problem are aptly covered in the book.In addition, the book covers a wide range of representation techniques that are important for academics and ML practitioners alike, such as Locality Sensitive Hashing (LSH), Distance Metrics and Fractional Norms, Principal Components (PCs), Random Projections and Autoencoders. Several experimental results are provided in the book to demonstrate the discussed techniques¿ effectiveness.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Nature Singapore, 2023
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Zustand: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book provides a concise but comprehensive guide to representation, which forms the core of Machine Learning (ML). State-of-the-art practical applications involve a number of challenges for the analysis of high-dimensional data. Unfortuna…tely, many popular ML algorithms fail to perform, in both theory and practice, when they are confronted with the huge size of the underlying data. Solutions to this problem are aptly covered in the book.In addition, the book covers a wide range of representation techniques that are important for academics and ML practitioners alike, such as Locality Sensitive Hashing (LSH), Distance Metrics and Fractional Norms, Principal Components (PCs), Random Projections and Autoencoders. Several experimental results are provided in the book to demonstrate the discussed techniques¿ effectiveness.
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Verlag: Springer Nature Singapore, 2023
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Anbieter: BUCHSERVICE / ANTIQUARIAT Lars Lutzer, Wahlstedt, DeutschlandBUCHSERVICE / ANTIQUARIAT Lars Lutzer
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Softcover. Zustand: gut. 2023. Representation in Machine Learning In deutscher Sprache. pages.
