Innovations in Machine Learning ab 149.99 € als Taschenbuch: Theory and Applications. Softcover reprint of hardcover 1st ed. 2006. Aus dem Bereich: Bücher, Wissenschaft, Technik, Medien >… Mehr…
Innovations in Machine Learning ab 149.99 € als Taschenbuch: Theory and Applications. Softcover reprint of hardcover 1st ed. 2006. Aus dem Bereich: Bücher, Wissenschaft, Technik, Medien > Bücher, Springer Berlin Heidelberg<
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Machine learning is currently one of the most rapidly growing areas of research in computer science. In compiling this volume we have brought together contributions from some of the most prestigious researchers in this field. This book covers the three main learning systems; symbolic learning, neural networks and genetic algorithms as well as providing a tutorial on learning casual influences. Each of the nine chapters is self-contained.Both theoreticians and application scientists/engineers in the broad area of artificial intelligence will find this volume valuable. It also provides a useful sourcebook for Postgraduate since it shows the direction of current research.
Detailangaben zum Buch - Innovations in Machine Learning
EAN (ISBN-13): 9783642067884 ISBN (ISBN-10): 3642067883 Gebundene Ausgabe Taschenbuch Erscheinungsjahr: 2010 Herausgeber: Springer Berlin 292 Seiten Gewicht: 0,445 kg Sprache: eng/Englisch
Buch in der Datenbank seit 2011-03-04T15:02:58+01:00 (Zurich) Detailseite zuletzt geändert am 2023-06-20T11:48:24+02:00 (Zurich) ISBN/EAN: 3642067883
ISBN - alternative Schreibweisen: 3-642-06788-3, 978-3-642-06788-4 Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe: Autor des Buches: holmes, holme Titel des Buches: machine learning, the soft machine, theory and applications
Daten vom Verlag:
Autor/in: Dawn E. Holmes Titel: Studies in Fuzziness and Soft Computing; Innovations in Machine Learning - Theory and Applications Verlag: Springer; Springer Berlin 276 Seiten Erscheinungsjahr: 2010-11-23 Berlin; Heidelberg; DE Gedruckt / Hergestellt in Niederlande. Sprache: Englisch 160,49 € (DE) 164,99 € (AT) 177,00 CHF (CH) POD XVI, 276 p.
A Bayesian Approach to Causal Discovery.- A Tutorial on Learning Causal Influence.- Learning Based Programming.- N-1 Experiments Suffice to Determine the Causal Relations Among N Variables.- Support Vector Inductive Logic Programming.- Neural Probabilistic Language Models.- Computational Grammatical Inference.- On Kernel Target Alignment.- The Structure of Version Space. Latest research in machine learning
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