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Markov Models Supervised and Unsupervised Machine Learning: Mastering Data Science & Python
Verlag: CreateSpace Independent Publishing Platform, 2017
ISBN 10: 1976050006 ISBN 13: 9781976050008
Sprache: Englisch
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Machine Learning Algorithms & Markov Models Supervised And Unsupervised Learning with Python & Data Science 2 Manuscripts in 1 Book:
Verlag: CreateSpace Independent Publishing Platform, 2017
ISBN 10: 1978170955 ISBN 13: 9781978170957
Sprache: Englisch
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets: Supervised, Semi-Supervised, and Unsupervised Learning
Anbieter: ThriftBooks-Dallas, Dallas, TX, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 20,70
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Supervised and Unsupervised Learning for Data Science (Unsupervised and Semi-Supervised Learning)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 97,43
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Supervised and Unsupervised Learning for Data Science (Unsupervised and Semi-Supervised Learning)
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets : Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2010
ISBN 10: 3642068561 ISBN 13: 9783642068560
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Währung umrechnenKostenlos für den Versand innerhalb von/der DeutschlandAnzahl: 1 verfügbar
In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 'Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets' is the first book treating the fields of supervised, semi-supervised and unsupervised machine learning collectively. The book presents both the theory and the algorithms for mining huge data sets by using support vector machines (SVMs) in an iterative way. It demonstrates how kernel based SVMs can be used for dimensionality reduction (feature elimination) and shows the similarities and differences between the two most popular unsupervised techniques, the principal component analysis (PCA) and the independent component analysis (ICA). The book presents various examples, software, algorithmic solutions enabling the reader to develop their own codes for solving the problems. The book is accompanied by a website for downloading both data and software for huge data sets modeling in a supervised and semisupervised manner, as well as MATLAB based PCA and ICA routines for unsupervised learning. The book focuses on a broad range of machine learning algorithms and it is particularly aimed at students, scientists, and practicing researchers in bioinformatics (gene microarrays), text-categorization, numerals recognition, as well as in the images and audio signals de-mixing (blind source separation) areas.
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Linking and Mining Heterogeneous and Multi-view Data (Unsupervised and Semi-Supervised Learning)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Clustering Methods for Big Data Analytics: Techniques, Toolboxes and Applications (Unsupervised and Semi-Supervised Learning)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Clustering Methods for Big Data Analytics: Techniques, Toolboxes and Applications (Unsupervised and Semi-Supervised Learning)
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Machine Learning and Data Analytics for Solving Business Problems: Methods, Applications, and Case Studies (Unsupervised and Semi-Supervised Learning)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Machine Learning and Data Analytics for Solving Business Problems: Methods, Applications, and Case Studies (Unsupervised and Semi-Supervised Learning)
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