Granular Computing Based Machine Learning: A Big Data Processing Approach (Studies in Big Data, 35, Band 35)
Kurzinformation
inkl. MwSt. Versandinformationen
Lieferzeit 1-3 Werktage
Lieferzeit 1-3 Werktage

Beschreibung
Das Buch "Granular Computing Based Machine Learning: A Big Data Processing Approach" von Mihaela Cocea bietet einen umfassenden Überblick über die Anwendung von Granular Computing im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere in Bezug auf die Verarbeitung großer Datenmengen. Es untersucht, wie Granular Computing als effektiver Ansatz zur Bewältigung der Komplexität und Unschärfe in Big Data eingesetzt werden kann. Das Buch behandelt theoretische Grundlagen sowie praktische Anwendungen und zeigt, wie durch die Bildung von Informationsgranulaten effizientere und interpretierbarere Modelle entwickelt werden können. Dabei wird ein besonderer Fokus auf die Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz von Algorithmen gelegt, um den Herausforderungen moderner Datenverarbeitung gerecht zu werden.
Produktdetails
So garantieren wir Dir zu jeder Zeit Premiumqualität.
Über den Autor
- Gebunden
- 368 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer
- hardcover
- 1148 Seiten
- Erschienen 2008
- Wiley-Interscience
- Gebunden
- 227 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Gebunden
- 302 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- Gebunden
- 347 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Kartoniert
- 460 Seiten
- Erschienen 2018
- Herbert von Halem Verlag
- Gebunden
- 336 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Kartoniert
- 598 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Kartoniert
- 198 Seiten
- Erschienen 2019
- O'Reilly
- Gebunden
- 326 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Gebunden
- 718 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Gebunden
- 471 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- Gebunden
- 199 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- hardcover
- 338 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer
- hardcover
- 542 Seiten
- Erschienen 2022
- Springer



