Książki na temat „Machine learnings”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 50 najlepszych książek naukowych na temat „Machine learnings”.
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.
Ertekin, Şeyda. Algorithms for efficient learning systems: Online and active learning approaches. Saarbrücken: VDM Verlag Dr. Müller, 2009.
Znajdź pełny tekst źródłaCampbell, Colin. Learning with support vector machines. San Rafael, Calif. (1537 Fourth Street, San Rafael, CA 94901 USA): Morgan & Claypool, 2011.
Znajdź pełny tekst źródłaBoyle, Brandon H. Support vector machines: Data analysis, machine learning, and applications. Hauppauge, N.Y: Nova Science Publishers, 2011.
Znajdź pełny tekst źródłaZhou, Zhi-Hua. Machine Learning. Singapore: Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-1967-3.
Pełny tekst źródłaJung, Alexander. Machine Learning. Singapore: Springer Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-8193-6.
Pełny tekst źródłaMitchell, Tom M., Jaime G. Carbonell i Ryszard S. Michalski. Machine Learning. Boston, MA: Springer US, 1986. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4613-2279-5.
Pełny tekst źródłaFernandes de Mello, Rodrigo, i Moacir Antonelli Ponti. Machine Learning. Cham: Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-94989-5.
Pełny tekst źródłaBell, Jason. Machine Learning. Indianapolis, IN, USA: John Wiley & Sons, Inc, 2014. http://dx.doi.org/10.1002/9781119183464.
Pełny tekst źródłaHuang, Kaizhu, Haiqin Yang, Irwin King i Michael Lyu. Machine Learning. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-79452-3.
Pełny tekst źródłaJebara, Tony. Machine Learning. Boston, MA: Springer US, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-9011-2.
Pełny tekst źródłaThe sewing machine classroom: Learning the ins and outs of your machine. Cincinnati, OH: Krause Publications, 2011.
Znajdź pełny tekst źródłaLopes, Noel, i Bernardete Ribeiro. Machine Learning for Adaptive Many-Core Machines - A Practical Approach. Cham: Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-06938-8.
Pełny tekst źródłaHutchinson, Alan. Algorithmic learning. Oxford: Clarendon Press, 1994.
Znajdź pełny tekst źródłaAndreas, Christmann, red. Support vector machines. New York: Springer, 2008.
Znajdź pełny tekst źródłaJoachim, Diederich, red. Rule extraction from support vector machines. Berlin: Springer, 2008.
Znajdź pełny tekst źródłaVorobeychik, Yevgeniy, i Murat Kantarcioglu. Adversarial Machine Learning. Cham: Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-01580-9.
Pełny tekst źródłaChen, Zhiyuan, i Bing Liu. Lifelong Machine Learning. Cham: Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-01581-6.
Pełny tekst źródłaTsihrintzis, George A., Dionisios N. Sotiropoulos i Lakhmi C. Jain, red. Machine Learning Paradigms. Cham: Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-94030-4.
Pełny tekst źródłaHutter, Frank, Lars Kotthoff i Joaquin Vanschoren, red. Automated Machine Learning. Cham: Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-05318-5.
Pełny tekst źródłaSun, Shiliang, Liang Mao, Ziang Dong i Lidan Wu. Multiview Machine Learning. Singapore: Springer Singapore, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-13-3029-2.
Pełny tekst źródłaZhang, Cha, i Yunqian Ma, red. Ensemble Machine Learning. Boston, MA: Springer US, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-9326-7.
Pełny tekst źródłaTsihrintzis, George A., Maria Virvou, Evangelos Sakkopoulos i Lakhmi C. Jain, red. Machine Learning Paradigms. Cham: Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-15628-2.
Pełny tekst źródłaCarter, Eric, i Matthew Hurst. Agile Machine Learning. Berkeley, CA: Apress, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-5107-2.
Pełny tekst źródłaVermeulen, Andreas François. Industrial Machine Learning. Berkeley, CA: Apress, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-5316-8.
Pełny tekst źródłaStohr, Daniel Christoph. Beruflichen Anforderungen der Digitalisierung Hinsichtlich Formaler, Physischer und Kompetenzspezifischer Aspekte: Eine Analyse Von Stellenanzeigen Mittels Methoden des Text Minings und Machine Learnings. Lang GmbH, Internationaler Verlag der Wissenschaften, Peter, 2019.
Znajdź pełny tekst źródłaStohr, Daniel Christoph. Die Beruflichen Anforderungen der Digitalisierung Hinsichtlich Formaler, Physischer und Kompetenzspezifischer Aspekte: Eine Analyse Von Stellenanzeigen Mittels Methoden des Text Minings und Machine Learnings. Lang GmbH, Internationaler Verlag der Wissenschaften, Peter, 2019.
Znajdź pełny tekst źródłaStohr, Daniel Christoph. Die Beruflichen Anforderungen der Digitalisierung Hinsichtlich Formaler, Physischer und Kompetenzspezifischer Aspekte: Eine Analyse Von Stellenanzeigen Mittels Methoden des Text Minings und Machine Learnings. Lang GmbH, Internationaler Verlag der Wissenschaften, Peter, 2019.
Znajdź pełny tekst źródłaStohr, Daniel Christoph. Die Beruflichen Anforderungen der Digitalisierung Hinsichtlich Formaler, Physischer und Kompetenzspezifischer Aspekte: Eine Analyse Von Stellenanzeigen Mittels Methoden des Text Minings und Machine Learnings. Lang GmbH, Internationaler Verlag der Wissenschaften, Peter, 2019.
Znajdź pełny tekst źródłaGoldberg, Andrew, i Xiaojin Zhu. Introduction to Semi-Supervised Learning. Morgan & Claypool Publishers, 2009.
Znajdź pełny tekst źródłaGoldberg, Andrew, i Xiaojin Zhu. Introduction to Semi-supervised Learning (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning). Morgan & Claypool Publishers, 2008.
Znajdź pełny tekst źródłaTakano, Shigeyuki. Thinking Machines: Machine Learning and Its Hardware Implementation. Elsevier Science & Technology Books, 2021.
Znajdź pełny tekst źródłaLopes, Noel, i Bernardete Ribeiro. Machine Learning for Adaptive Many-Core Machines - A Practical Approach. Springer, 2016.
Znajdź pełny tekst źródłaLopes, Noel, i Bernardete Ribeiro. Machine Learning for Adaptive Many-Core Machines - A Practical Approach. Springer, 2014.
Znajdź pełny tekst źródłaLopes, Noel, i Bernardete Ribeiro. Machine Learning for Adaptive Many-Core Machines - A Practical Approach. Springer, 2014.
Znajdź pełny tekst źródłaLopes, Noel, i Bernardete Ribeiro. Machine Learning for Adaptive Many-Core Machines - a Practical Approach. Springer, 2014.
Znajdź pełny tekst źródłaCholewa, Valentin. Machine-Learning Basics for Beginners : Machine Learning Methods: Enterprise Machine Learning Guide. Independently Published, 2021.
Znajdź pełny tekst źródłaLiu, Shaowu, i Zhi-Hua Zhou. Machine Learning. Springer, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaMarsland, Stephen. Machine Learning. Chapman and Hall/CRC, 2014. http://dx.doi.org/10.1201/b17476.
Pełny tekst źródłaMooney, Raymond J. Machine Learning. Redaktor Ruslan Mitkov. Oxford University Press, 2012. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199276349.013.0020.
Pełny tekst źródłaZhang, Yagang, red. Machine Learning. InTech, 2010. http://dx.doi.org/10.5772/217.
Pełny tekst źródłaMachine Learning. United States: University of California, 2018. http://dx.doi.org/10.4135/9781529795417.
Pełny tekst źródłaMachine Learning. Elsevier, 1990. http://dx.doi.org/10.1016/c2009-0-27578-7.
Pełny tekst źródłaMachine Learning. Elsevier, 1991. http://dx.doi.org/10.1016/c2009-0-27657-4.
Pełny tekst źródłaMachine Learning. Elsevier, 2015. http://dx.doi.org/10.1016/c2013-0-19102-7.
Pełny tekst źródłaMachine Learning. Elsevier, 2018. http://dx.doi.org/10.1016/c2015-0-00237-4.
Pełny tekst źródłaMachine Learning. Elsevier, 2020. http://dx.doi.org/10.1016/c2017-0-03724-2.
Pełny tekst źródłaMachine Learning. Elsevier, 2020. http://dx.doi.org/10.1016/c2019-0-03772-7.
Pełny tekst źródłaKang, Minsoo, i Eunsoo Choi. Machine Learning. WORLD SCIENTIFIC, 2021. http://dx.doi.org/10.1142/12037.
Pełny tekst źródłaMarsland, Stephen. Machine Learning. Chapman and Hall/CRC, 2011. http://dx.doi.org/10.1201/9781420067194.
Pełny tekst źródłaTheodoridis, Sergios. Machine Learning. Elsevier Science & Technology, 2020.
Znajdź pełny tekst źródła