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  • Produktbild: Ensemble Machine Learning
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Ensemble Machine Learning Methods and Applications

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

17.02.2012

Abbildungen

VIII, 332 p.

Herausgeber

Cha Zhang + weitere

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

332

Maße (L/B/H)

24,1/16/2,3 cm

Gewicht

624 g

Auflage

2012

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4419-9325-0

Beschreibung

Rezension

From the reviews:

“The book itself is written by an ensemble of experts. Each of the 11 chapters is written by one or more authors, and each approaches the subject from a different direction. … This is an excellent book for someone who has already learned the basic machine learning tools. It would work well as a textbook or resource for a second course on machine learning. The algorithms are clearly presented in pseudocode form, and each chapter has its own references (about 50 on average).” (D. L. Chester, ACM Computing Reviews, July, 2012)

Portrait

Dr. Zhang works for Microsoft. Dr. Ma works for Honeywell.    

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Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

17.02.2012

Abbildungen

VIII, 332 p.

Herausgeber

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

332

Maße (L/B/H)

24,1/16/2,3 cm

Gewicht

624 g

Auflage

2012

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4419-9325-0

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Europaplatz 3
69115 Heidelberg
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • Introduction of Ensemble Learning.- Boosting Algorithms: Theory, Methods and Applications.- On Boosting Nonparametric Learners.- Super Learning.- Random Forest.- Ensemble Learning by Negative Correlation Learning.- Ensemble Nystrom Method.- Object Detection.- Ensemble Learning for Activity Recognition.- Ensemble Learning in Medical Applications.- Random Forest for Bioinformatics.