Antikvaari
KauppiaatAsiakaspalveluKirjaudu

Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases

European Conference, ECML PKDD 2015, Porto, Portugal, September 7-11, 2015, Proceedings, Part II

Annalisa Appice

Kirjasarja: Lecture Notes in Computer Science, osa 9285

Ei tuotekuvaa

Kirjoita arvostelu

Tuote ei saatavilla

Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases : European Conference, ECML PKDD 2015, Porto, Portugal, September 7-11, 2015, Proceedings, Part II

Lisää tuote omalle toivelistallesi ja saat halutessasi ilmoituksen sähköpostiisi, kun tuotetta tulee saataville Antikvaariin!

Haetaan tuotteita...

Teosta "Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases" ei välttämättä ole tällä hetkellä saatavilla Antikvaarista tai teoslistamme on vielä puutteellinen. Katsothan samankaltaiset tuotteet sekä alempaa löytyvät tuote-ehdotuksemme teokseen liittyen. Voit myös lisätä tämän teoksen toivelistallesi ja saat halutessasi ilmoituksen sähköpostiisi, kun tuotteita tulee saataville.

Siirry tuotehakuun

Samankaltaiset tuotteet

Tuotteita ei löytynyt. Voit selailla kirjailijan teoksia klikkaamalla kirjailijan nimeä tai etsi muita kirjoja hakukoneemme avulla.

Tiedot

Kustantaja/julkaisija

Springer International Publishing

Sidosasu

ISBN

3319235257

9783319235257

Kieli

englanti

Alkuperäinen nimi

-

Kaikki tekijät

Annalisa Appice

Tuotekategoriat

-

Esittely

s:963:"The three volume set LNAI 9284, 9285, and 9286 constitutes the refereed proceedings of the European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, ECML PKDD 2015, held in Porto, Portugal, in September 2015. The 131 papers presented in these proceedings were carefully reviewed and selected from a total of 483 submissions. These include 89 research papers, 11 industrial papers, 14 nectar papers, 17 demo papers. They were organized in topical sections named: classification, regression and supervised learning; clustering and unsupervised learning; data preprocessing; data streams and online learning; deep learning; distance and metric learning; large scale learning and big data; matrix and tensor analysis; pattern and sequence mining; preference learning and label ranking; probabilistic, statistical, and graphical approaches; rich data; and social and graphs. Part III is structured in industrial track, nectar track, and demo track.";

Aiheet

Computer science.

Database management.

Data mining.

Information storage and retrieval.

Artificial intelligence.

Pattern recognition.

Computer Science.

Data Mining and Knowledge Discovery.

Artificial Intelligence (incl. Robotics).

Pattern Recognition.

Information Storage and Retrieval.

Database Management.

Information Systems Applications (incl. Internet).

Computers