Книги з теми "DYNAMIC MACHINE LEARNING METHODOLOGY"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся з топ-50 книг для дослідження на тему "DYNAMIC MACHINE LEARNING METHODOLOGY".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Переглядайте книги для різних дисциплін та оформлюйте правильно вашу бібліографію.
Russell, David W. The BOXES Methodology: Black Box Dynamic Control. London: Springer London, 2012.
Знайти повний текст джерелаGultekin, San. Dynamic Machine Learning with Least Square Objectives. [New York, N.Y.?]: [publisher not identified], 2019.
Знайти повний текст джерелаBennaceur, Amel, Reiner Hähnle, and Karl Meinke, eds. Machine Learning for Dynamic Software Analysis: Potentials and Limits. Cham: Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-96562-8.
Повний текст джерелаHinders, Mark K. Intelligent Feature Selection for Machine Learning Using the Dynamic Wavelet Fingerprint. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-49395-0.
Повний текст джерелаIEEE, International Symposium on Approximate Dynamic Programming and Reinforcement Learning (1st 2007 Honolulu Hawaii). 2007 IEEE Symposium on Approximate Dynamic Programming and Reinforcement Learning: Honolulu, HI, 1-5 April 2007. Piscataway, NJ: IEEE, 2007.
Знайти повний текст джерелаKelly, Michael A. A methodology for software cost estimation using machine learning techniques. Monterey, Calif: Naval Postgraduate School, 1993.
Знайти повний текст джерелаMaximize the teaching/learning dynamic: A developmental approach for educators. 3rd ed. Denver, Colo: Higher Level, 2013.
Знайти повний текст джерелаSlater, Stanley F. Information search style and business performance in dynamic and stable environments: An exploratory study. Cambridge, Mass: Marketing Science Institute, 1997.
Знайти повний текст джерелаEhramikar, Soheila. The enhancement of credit card fraud detection systems using machine learning methodology. Ottawa: National Library of Canada, 2000.
Знайти повний текст джерелаIEEE International Symposium on Approximate Dynamic Programming and Reinforcement Learning (1st 2007 Honolulu, Hawaii). 2007 IEEE Symposium on Approximate Dynamic Programming and Reinforcement Learning: Honolulu, HI, 1-5 April 2007. Piscataway, NJ: IEEE, 2007.
Знайти повний текст джерелаIEEE International Symposium on Approximate Dynamic Programming and Reinforcement Learning (1st 2007 Honolulu, Hawaii). 2007 IEEE Symposium on Approximate Dynamic Programming and Reinforcement Learning: Honolulu, HI, 1-5 April 2007. Piscataway, NJ: IEEE, 2007.
Знайти повний текст джерелаBuilding intelligent agents: An apprenticeship multistrategy learning theory, methodology, tool and case studies. San Diego: Academic Press, 1998.
Знайти повний текст джерелаBarbakh, Wesam Ashour. Non-standard parameter adaptation for exploratory data analysis. Berlin: Springer, 2009.
Знайти повний текст джерелаTrevor, Hastie, Tibshirani Robert, and SpringerLink (Online service), eds. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. New York, NY: Springer-Verlag New York, 2009.
Знайти повний текст джерелаAchmad, Widodo, ed. Introduction of intelligent machine fault diagnosis and prognosis. New York: Nova Science Publishers, 2009.
Знайти повний текст джерелаRieser, Verena. Reinforcement Learning for Adaptive Dialogue Systems: A Data-driven Methodology for Dialogue Management and Natural Language Generation. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2011.
Знайти повний текст джерелаHayes-Roth, Barbara. An architecture for adaptive intelligent systems. Stanford, Calif: Stanford University, Dept. of Computer Science, 1993.
Знайти повний текст джерелаRussell, David W. The BOXES Methodology: Black Box Dynamic Control. Springer, 2014.
Знайти повний текст джерелаThe BOXES Methodology: Black Box Dynamic Control. Springer, 2012.
Знайти повний текст джерелаLi, Fanzhang, Li Zhang, and Zhao Zhang. Dynamic Fuzzy Machine Learning. de Gruyter GmbH, Walter, 2017.
Знайти повний текст джерелаLi, Fanzhang, Li Zhang, and Zhao Zhang. Dynamic Fuzzy Machine Learning. de Gruyter GmbH, Walter, 2017.
Знайти повний текст джерелаLi, Fanzhang, Li Zhang, and Zhao Zhang. Dynamic Fuzzy Machine Learning. de Gruyter GmbH, Walter, 2017.
Знайти повний текст джерелаRussell, David W. BOXES Methodology Second Edition: Black Box Control of Ill-Defined Systems. Springer International Publishing AG, 2022.
Знайти повний текст джерелаMuneesawang, Paisarn, Ling Guan, Matthew Kyan, and Kambiz Jarrah. Unsupervised Learning: A Dynamic Approach. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2014.
Знайти повний текст джерелаMuneesawang, Paisarn, Ling Guan, Matthew Kyan, and Kambiz Jarrah. Unsupervised Learning: A Dynamic Approach. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2014.
Знайти повний текст джерелаMuneesawang, Paisarn, Ling Guan, Matthew Kyan, and Kambiz Jarrah. Unervised Learning Via Self-Organization: A Dynamic Approach. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2014.
Знайти повний текст джерелаZeng, Tao, Tao Huang, and Chuan Lu, eds. Machine Learning Advanced Dynamic Omics Data Analysis for Precision Medicine. Frontiers Media SA, 2020. http://dx.doi.org/10.3389/978-2-88963-554-2.
Повний текст джерелаJ, Walsh Thomas, Jonathan P. How, Alborz Geramifard, Stefanie Tellex, and Girish Chowdhary. Tutorial on Linear Function Approximators for Dynamic Programming and Reinforcement Learning. Now Publishers, 2013.
Знайти повний текст джерелаPowell, Warren B., Andrew G. Barto, Don Wunsch, and Jennie Si. Handbook of Learning and Approximate Dynamic Programming. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2012.
Знайти повний текст джерелаJennie, Si, ed. Handbook of learning and approximate dynamic programming. Hoboken, NJ: IEEE Press, 2004.
Знайти повний текст джерелаHinders, Mark K. Intelligent Feature Selection for Machine Learning Using the Dynamic Wavelet Fingerprint. Springer International Publishing AG, 2020.
Знайти повний текст джерелаHinders, Mark K. Intelligent Feature Selection for Machine Learning Using the Dynamic Wavelet Fingerprint. Springer International Publishing AG, 2021.
Знайти повний текст джерелаMachine Learning for Dynamic Software Analysis : Potentials and Limits: International Dagstuhl Seminar 16172, Dagstuhl Castle, Germany, April 24-27, ... Papers. Springer, 2018.
Знайти повний текст джерелаEngles, Robert. The Methodology of Applying Machine Learning: Papers from the AAAI Workshop. AAAI Press, 1998.
Знайти повний текст джерелаHeo, Wookjae. Demand for Life Insurance: Dynamic Ecological Systemic Theory Using Machine Learning Techniques. Springer International Publishing AG, 2020.
Знайти повний текст джерелаHeo, Wookjae. Demand for Life Insurance: Dynamic Ecological Systemic Theory Using Machine Learning Techniques. Springer International Publishing AG, 2019.
Знайти повний текст джерелаLewis, Frank L., and Derong Liu. Reinforcement Learning and Approximate Dynamic Programming for Feedback Control. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2013.
Знайти повний текст джерелаLewis, Frank L., and Derong Liu. Reinforcement Learning and Approximate Dynamic Programming for Feedback Control. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2013.
Знайти повний текст джерелаReinforcement learning and approximate dynamic programming for feedback control. IEEE Press, 2012.
Знайти повний текст джерелаLewis, Frank L., and Derong Liu. Reinforcement Learning and Approximate Dynamic Programming for Feedback Control. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2013.
Знайти повний текст джерелаSen, Shampa, Leonid Datta, and Sayak Mitra. Machine Learning and IoT: A Biological Perspective. Taylor & Francis Group, 2018.
Знайти повний текст джерелаSen, Shampa, Leonid Datta, and Sayak Mitra. Machine Learning and IoT: A Biological Perspective. Taylor & Francis Group, 2018.
Знайти повний текст джерелаSen, Shampa, Leonid Datta, and Sayak Mitra. Machine Learning and IoT: A Biological Perspective. Taylor & Francis Group, 2018.
Знайти повний текст джерелаMachine Learning and IoT: A Biological Perspective. Taylor & Francis Group, 2018.
Знайти повний текст джерелаSen, Shampa, Leonid Datta, and Sayak Mitra. Machine Learning and IoT: A Biological Perspective. Taylor & Francis Group, 2018.
Знайти повний текст джерелаLanguage and Chronology: Text Dating by Machine Learning. BRILL, 2019.
Знайти повний текст джерелаRauf, Ijaz A. Physics of Data Science and Machine Learning. Taylor & Francis Group, 2021.
Знайти повний текст джерелаRauf, Ijaz A. Physics of Data Science and Machine Learning. Taylor & Francis Group, 2021.
Знайти повний текст джерелаRauf, Ijaz A. Physics of Data Science and Machine Learning. Taylor & Francis Group, 2021.
Знайти повний текст джерелаBuilding Intelligent Agents: An Apprenticeship, Multistrategy Learning Theory, Methodology, Tool and Case Studies. Elsevier Science & Technology Books, 1998.
Знайти повний текст джерела