Machine Learning Paradigms: Theory and Application
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Beschreibung
The book focuses on machine learning. Divided into three parts, the first part discusses the feature selection problem. The second part then describes the application of machine learning in the classification problem, while the third part presents an overview of real-world applications of swarm-based optimization algorithms. The concept of machine learning (ML) is not new in the field of computing. However, due to the ever-changing nature of requirements in today's world it has emerged in the form of completely new avatars. Now everyone is talking about ML-based solution strategies for a given problem set. The book includes research articles and expository papers on the theory and algorithms of machine learning and bio-inspiring optimization, as well as papers on numerical experiments and real-world applications. von Hassanien, Aboul Ella
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Über den Autor
- paperback
- 380 Seiten
- Erschienen 2019
- Springer
- Kartoniert
- 576 Seiten
- Erschienen 2021
- Springer
- paperback
- 264 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- paperback
- 697 Seiten
- Erschienen 2021
- Springer
- Kartoniert
- 384 Seiten
- Erschienen 2016
- O'Reilly Media
- Gebunden
- 197 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Hardcover
- 622 Seiten
- Erschienen 2017
- Packt Publishing
- paperback
- 288 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- Kartoniert
- 198 Seiten
- Erschienen 2019
- O'Reilly
- paperback
- 204 Seiten
- Erschienen 1999
- Springer
- Gebunden
- 400 Seiten
- Erschienen 2018
- Wiley
- Gebunden
- 316 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Kartoniert
- 621 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer
- Kartoniert
- 360 Seiten
- Erschienen 2018
- Manning
- Gebunden
- 352 Seiten
- Erschienen 2018
- The MIT Press
- hardcover
- 359 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer




