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Libri sul tema "Machine learning"

Autore: Grafiati

Pubblicato: 4 giugno 2021

Ultima modifica: 25 novembre 2024

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1

Zhou, Zhi-Hua. Machine Learning. Singapore: Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-1967-3.

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2

Jung, Alexander. Machine Learning. Singapore: Springer Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-8193-6.

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3

Mitchell, Tom M., Jaime G. Carbonell e Ryszard S. Michalski. Machine Learning. Boston, MA: Springer US, 1986. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4613-2279-5.

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4

Fernandes de Mello, Rodrigo, e Moacir Antonelli Ponti. Machine Learning. Cham: Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-94989-5.

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5

Bell, Jason. Machine Learning. Indianapolis, IN, USA: John Wiley & Sons, Inc, 2014. http://dx.doi.org/10.1002/9781119183464.

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6

Huang, Kaizhu, Haiqin Yang, Irwin King e Michael Lyu. Machine Learning. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-79452-3.

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7

Jebara, Tony. Machine Learning. Boston, MA: Springer US, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-9011-2.

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8

Vorobeychik, Yevgeniy, e Murat Kantarcioglu. Adversarial Machine Learning. Cham: Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-01580-9.

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9

Chen, Zhiyuan, e Bing Liu. Lifelong Machine Learning. Cham: Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-01581-6.

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10

Tsihrintzis, George A., Dionisios N. Sotiropoulos e Lakhmi C. Jain, a cura di. Machine Learning Paradigms. Cham: Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-94030-4.

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11

Hutter, Frank, Lars Kotthoff e Joaquin Vanschoren, a cura di. Automated Machine Learning. Cham: Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-05318-5.

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12

Sun, Shiliang, Liang Mao, Ziang Dong e Lidan Wu. Multiview Machine Learning. Singapore: Springer Singapore, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-13-3029-2.

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13

Zhang, Cha, e Yunqian Ma, a cura di. Ensemble Machine Learning. Boston, MA: Springer US, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-9326-7.

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14

Tsihrintzis, George A., Maria Virvou, Evangelos Sakkopoulos e Lakhmi C. Jain, a cura di. Machine Learning Paradigms. Cham: Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-15628-2.

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15

Carter, Eric, e Matthew Hurst. Agile Machine Learning. Berkeley, CA: Apress, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-5107-2.

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16

Vermeulen, Andreas François. Industrial Machine Learning. Berkeley, CA: Apress, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-5316-8.

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17

Amunategui, Manuel, e Mehdi Roopaei. Monetizing Machine Learning. Berkeley, CA: Apress, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-3873-8.

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18

Forsyth, David. Applied Machine Learning. Cham: Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-18114-7.

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19

Lampropoulos, Aristomenis S., e George A. Tsihrintzis. Machine Learning Paradigms. Cham: Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-19135-5.

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20

Golden, Richard M. Statistical Machine Learning. First edition. j Boca Raton, FL : CRC Press, 2020. j Includes bibliographical references and index.: Chapman and Hall/CRC, 2020. http://dx.doi.org/10.1201/9781351051507.

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21

Sotiropoulos, Dionisios N., e George A. Tsihrintzis. Machine Learning Paradigms. Cham: Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-47194-5.

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22

Paluszek, Michael, e Stephanie Thomas. MATLAB Machine Learning. Berkeley, CA: Apress, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-2250-8.

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23

Moshkov, Mikhail, e Beata Zielosko. Combinatorial Machine Learning. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-20995-6.

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24

Tsihrintzis, George A., e Lakhmi C. Jain, a cura di. Machine Learning Paradigms. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-49724-8.

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25

Virvou, Maria, Efthimios Alepis, George A. Tsihrintzis e Lakhmi C. Jain, a cura di. Machine Learning Paradigms. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-13743-4.

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26

Choo, Kenny, Eliska Greplova, Mark H. Fischer e Titus Neupert. Machine Learning kompakt. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-32268-7.

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27

Jo, Taeho. Machine Learning Foundations. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-65900-4.

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28

Li, Fuwei, Lifeng Lai e Shuguang Cui. Machine Learning Algorithms. Cham: Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-16375-3.

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29

Chen, Zhiyuan, e Bing Liu. Lifelong Machine Learning. Cham: Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-01575-5.

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30

O'Shea, Tim. The learning machine. London: BBC Education, 1985.

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31

Cyril, Goutte, a cura di. Learning machine translation. Cambridge, MA: MIT Press, 2009.

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32

Mennen, Valorie. Machine Learning Basics : a Comprehensive Guide about Machine Learning: Machine Learning. Independently Published, 2021.

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33

Liu, Shaowu, e Zhi-Hua Zhou. Machine Learning. Springer, 2020.

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34

Marsland, Stephen. Machine Learning. Chapman and Hall/CRC, 2014. http://dx.doi.org/10.1201/b17476.

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35

Mooney, Raymond J. Machine Learning. A cura di Ruslan Mitkov. Oxford University Press, 2012. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199276349.013.0020.

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Abstract (sommario):

This article introduces the type of symbolic machine learning in which decision trees, rules, or case-based classifiers are induced from supervised training examples. It describes the representation of knowledge assumed by each of these approaches and reviews basic algorithms for inducing such representations from annotated training examples and using the acquired knowledge to classify future instances. Machine learning is the study of computational systems that improve performance on some task with experience. Most machine learning methods concern the task of categorizing examples described by a set of features. These techniques can be applied to learn knowledge required for a variety of problems in computational linguistics ranging from part-of-speech tagging and syntactic parsing to word-sense disambiguation and anaphora resolution. Finally, this article reviews the applications to a variety of these problems, such as morphology, part-of-speech tagging, word-sense disambiguation, syntactic parsing, semantic parsing, information extraction, and anaphora resolution.

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36

Zhang, Yagang, a cura di. Machine Learning. InTech, 2010. http://dx.doi.org/10.5772/217.

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37

Machine Learning. United States: University of California, 2018. http://dx.doi.org/10.4135/9781529795417.

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38

Machine Learning. Elsevier, 1990. http://dx.doi.org/10.1016/c2009-0-27578-7.

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39

Machine Learning. Elsevier, 1991. http://dx.doi.org/10.1016/c2009-0-27657-4.

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40

Machine Learning. Elsevier, 2015. http://dx.doi.org/10.1016/c2013-0-19102-7.

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41

Machine Learning. Elsevier, 2018. http://dx.doi.org/10.1016/c2015-0-00237-4.

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42

Machine Learning. Elsevier, 2020. http://dx.doi.org/10.1016/c2017-0-03724-2.

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43

Machine Learning. Elsevier, 2020. http://dx.doi.org/10.1016/c2019-0-03772-7.

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44

Kang, Minsoo, e Eunsoo Choi. Machine Learning. WORLD SCIENTIFIC, 2021. http://dx.doi.org/10.1142/12037.

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45

Marsland, Stephen. Machine Learning. Chapman and Hall/CRC, 2011. http://dx.doi.org/10.1201/9781420067194.

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46

Theodoridis, Sergios. Machine Learning. Elsevier Science & Technology, 2020.

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47

Howey, Hugh, e Zackman Scott Aiello Hugh Howey Gabra. Machine Learning. Audible Studios on Brilliance, 2018.

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48

Machine Learning. Immaterial Books, 2022.

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49

Machine Learning. Rosen Publishing Group, 2024.

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50

Machine Learning. Titles Supplied by John Wiley & Sons Australia, 1986.

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