Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets: Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning - Studies in Computational Intelligence - Huang, Te-ming (The University of Auckland) - Libros - Springer-Verlag Berlin and Heidelberg Gm - 9783540316817 - 2 de marzo de 2006
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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets: Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning - Studies in Computational Intelligence 1997 edition

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Presents both the theory and the algorithms for mining huge data sets using support vector machines (SVMs) in an iterative way. This book demonstrates how kernel based SVMs can be used for dimensionality reduction and shows the similarities and differences between the two most popular unsupervised techniques.


260 pages, 19 black & white tables, biography

Medios de comunicación Libros     Hardcover Book   (Libro con lomo y cubierta duros)
Publicado 2 de marzo de 2006
ISBN13 9783540316817
Editores Springer-Verlag Berlin and Heidelberg Gm
Páginas 260
Dimensiones 156 × 234 × 17 mm   ·   576 g
Lengua Inglés  

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