Książki na temat „Learning algorithms”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 50 najlepszych książek naukowych na temat „Learning algorithms”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Przeglądaj książki z różnych dziedzin i twórz odpowiednie bibliografie.
Celebi, M. Emre, i Kemal Aydin, red. Unsupervised Learning Algorithms. Cham: Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-24211-8.
Pełny tekst źródłaLi, Fuwei, Lifeng Lai i Shuguang Cui. Machine Learning Algorithms. Cham: Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-16375-3.
Pełny tekst źródłaSzepesvári, Csaba. Algorithms for Reinforcement Learning. Cham: Springer International Publishing, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-01551-9.
Pełny tekst źródłaAyyadevara, V. Kishore. Pro Machine Learning Algorithms. Berkeley, CA: Apress, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-3564-5.
Pełny tekst źródłaSzepesvári, Csaba. Algorithms for reinforcement learning. San Rafael, Calif. (1537 Fourth Street, San Rafael, CA 94901 USA): Morgan & Claypool, 2010.
Znajdź pełny tekst źródłaHutchinson, Alan. Algorithmic learning. Oxford: Clarendon Press, 1994.
Znajdź pełny tekst źródłaLearning kernel classifiers: Theory and algorithms. Cambridge, Mass: MIT Press, 2002.
Znajdź pełny tekst źródłaThe design and analysis of efficient learning algorithms. Cambridge, Mass: MIT Press, 1992.
Znajdź pełny tekst źródłaSchapire, Robert E. Boosting: Foundations and algorithms. Cambridge, MA: MIT Press, 2012.
Znajdź pełny tekst źródłaPereira, Ana I., Florbela P. Fernandes, João P. Coelho, João P. Teixeira, Maria F. Pacheco, Paulo Alves i Rui P. Lopes, red. Optimization, Learning Algorithms and Applications. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-91885-9.
Pełny tekst źródłaDawid, Herbert. Adaptive Learning by Genetic Algorithms. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1996. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-00211-7.
Pełny tekst źródłaGrefenstette, John J., red. Genetic Algorithms for Machine Learning. Boston, MA: Springer US, 1994. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4615-2740-4.
Pełny tekst źródłaPedrycz, Witold, i Shyi-Ming Chen, red. Deep Learning: Algorithms and Applications. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-31760-7.
Pełny tekst źródłaMandal, Jyotsna Kumar, Somnath Mukhopadhyay, Paramartha Dutta i Kousik Dasgupta, red. Algorithms in Machine Learning Paradigms. Singapore: Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-1041-0.
Pełny tekst źródłaDumitrescu, Bogdan, i Paul Irofti. Dictionary Learning Algorithms and Applications. Cham: Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-78674-2.
Pełny tekst źródłaDawid, Herbert. Adaptive Learning by Genetic Algorithms. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1999. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-18142-9.
Pełny tekst źródłaPereira, Ana I., Andrej Košir, Florbela P. Fernandes, Maria F. Pacheco, João P. Teixeira i Rui P. Lopes, red. Optimization, Learning Algorithms and Applications. Cham: Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-23236-7.
Pełny tekst źródłaJ, Grefenstette John, red. Genetic algorithms for machine learning. Boston: Kluwer Academic Publishers, 1994.
Znajdź pełny tekst źródłaMACKAY, DAVID J. C. Information Theory, Inference & Learning Algorithms. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2003.
Znajdź pełny tekst źródłaPaliouras, Georgios. Scalability of machine learning algorithms. Manchester: University of Manchester, 1993.
Znajdź pełny tekst źródłaGrefenstette, John J. Genetic Algorithms for Machine Learning. Boston, MA: Springer US, 1994.
Znajdź pełny tekst źródłaSalakhutdinov, Ruslan. Efficient optimization algorithms for learning. Ottawa: National Library of Canada, 2003.
Znajdź pełny tekst źródłaPereira, Ana I., Armando Mendes, Florbela P. Fernandes, Maria F. Pacheco, João P. Coelho i José Lima, red. Optimization, Learning Algorithms and Applications. Cham: Springer Nature Switzerland, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-53025-8.
Pełny tekst źródłaPereira, Ana I., Armando Mendes, Florbela P. Fernandes, Maria F. Pacheco, João P. Coelho i José Lima, red. Optimization, Learning Algorithms and Applications. Cham: Springer Nature Switzerland, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-53036-4.
Pełny tekst źródłaKuan, C. M. Convergence of learning algorithms with constant learning rates. [Urbana, Ill.]: College of Commerce and Business Administration, University of Illinois at Urbana-Champaign, 1990.
Znajdź pełny tekst źródła1941-, Arikawa S., red. Algorithmic learning theory. Berlin: Springer, 1990.
Znajdź pełny tekst źródła1967-, Thrun Sebastian, i Pratt Lorien, red. Learning to learn. Boston, Mass: Kluwer Academic Publishers, 1998.
Znajdź pełny tekst źródłaAnalysis of algorithms: An active learning approach. Wyd. 2. Sudbury, Mass: Jones and Bartlett Publishers, 2008.
Znajdź pełny tekst źródłaZhang, Yi, i Zhou Jiliu, red. Subspace learning of neural networks. Boca Raton: CRC Press, 2011.
Znajdź pełny tekst źródłaRaj Chelliah, Pethuru, Usha Sakthivel i Nagarajan Susila. Applied Learning Algorithms for Intelligent IoT. Boca Raton: Auerbach Publications, 2021. http://dx.doi.org/10.1201/9781003119838.
Pełny tekst źródłaChatterjee, Chanchal. Adaptive Machine Learning Algorithms with Python. Berkeley, CA: Apress, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-8017-1.
Pełny tekst źródłaBelousov, Boris, Hany Abdulsamad, Pascal Klink, Simone Parisi i Jan Peters, red. Reinforcement Learning Algorithms: Analysis and Applications. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-41188-6.
Pełny tekst źródłaDas, Santosh Kumar, Shom Prasad Das, Nilanjan Dey i Aboul-Ella Hassanien, red. Machine Learning Algorithms for Industrial Applications. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-50641-4.
Pełny tekst źródłaLi, Jun-Bao, Shu-Chuan Chu i Jeng-Shyang Pan. Kernel Learning Algorithms for Face Recognition. New York, NY: Springer New York, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-0161-2.
Pełny tekst źródłaWang, Huiwei, Huaqing Li i Bo Zhou. Distributed Optimization, Game and Learning Algorithms. Singapore: Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-33-4528-7.
Pełny tekst źródłaMars, Phil, J. R. Chen i Raghu Nambiar. Learning Algorithms. CRC Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1201/9781351073974.
Pełny tekst źródłaLearning Algorithms. Taylor & Francis Group, 2017.
Znajdź pełny tekst źródłaMohammed, Mohssen, Muhammad Badruddin Khan i Eihab Bashier Mohammed Bashier. Machine Learning. Taylor & Francis Group, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaCelebi, M. Emre, i Kemal Aydin. Unsupervised Learning Algorithms. Springer, 2018.
Znajdź pełny tekst źródłaCelebi, M. Emre, i Kemal Aydin. Unsupervised Learning Algorithms. Springer London, Limited, 2016.
Znajdź pełny tekst źródłaUnsupervised Learning Algorithms. Springer, 2016.
Znajdź pełny tekst źródłaGacovski, Zoran. Deep Learning Algorithms. Arcler Education Inc, 2021.
Znajdź pełny tekst źródłaMohammed, Mohssen, Muhammad Badruddin Khan i Eihab Bashier Mohammed Bashier. Machine Learning: Algorithms and Applications. Taylor & Francis Group, 2016.
Znajdź pełny tekst źródłaMohammed, Mohssen, Muhammad Badruddin Khan i Eihab Bashier Mohammed Bashier. Machine Learning: Algorithms and Applications. Taylor & Francis Group, 2016.
Znajdź pełny tekst źródłaMachine Learning: Algorithms and Applications. Taylor & Francis Group, 2016.
Znajdź pełny tekst źródłaSzepesvari, Csaba. Algorithms for Reinforcement Learning. Morgan & Claypool Publishers, 2010.
Znajdź pełny tekst źródłaGrossi, Csaba. Algorithms for Reinforcement Learning. Springer International Publishing AG, 2010.
Znajdź pełny tekst źródłaBach, Francis, Yoav Freund i Robert E. Schapire. Boosting: Foundations and Algorithms. MIT Press, 2012.
Znajdź pełny tekst źródłaFreund, Yoav, i Robert E. Schapire. Boosting: Foundations and Algorithms. MIT Press, 2018.
Znajdź pełny tekst źródłaBach, Francis, Yoav Freund i Robert E. Schapire. Boosting: Foundations and Algorithms. MIT Press, 2014.
Znajdź pełny tekst źródła