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Artikel-Nr. 23855541


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Herausgeber: 
  • JESSE READ
  • Donato Malerba
  • Jerzy Stefanowski
  • Michelangelo Ceci
  • Yasemin Altun
  • Kamalika Das
  • Taneli Mielikäinen
  • Marinka Žitnik
  • Sašo Džeroski
  • Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference, ECML PKDD 2017, Skopje, Macedonia, September 18–22, 2017, Proceedings, Par 
     

    (Buch)
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    Lieferstatus:   Auf Bestellung (Lieferzeit unbekannt)
    Veröffentlichung:  Dezember 2017  
    Genre:  EDV / Informatik 
     
    angewandte informatik / Application software / Artificial Intelligence / C / Computer and Information Systems Applications / computer science / Computer security / Computer Vision
    ISBN:  9783319712727 
    EAN-Code: 
    9783319712727 
    Verlag:  Springer EN 
    Einband:  Kartoniert  
    Sprache:  English  
    Serie:  Lecture Notes in Artificial Intelligence
    #10536 - Lecture Notes in Computer Science  
    Dimensionen:  H 235 mm / B 155 mm / D  
    Gewicht:  735 gr 
    Seiten:  448 
    Illustration:  XXXV, 448 p. 144 illus., schwarz-weiss Illustrationen 
    Zus. Info:  EUDR exemption - product or manufacturing materials placed on the market prior to 31.12.2025. 
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    Inhalt:
    The three volume proceedings LNAI 10534 - 10536 constitutes the refereed proceedings of the European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, ECML PKDD 2017, held in Skopje, Macedonia, in September 2017. The total of 101 regular papers presented in part I and part II was carefully reviewed and selected from 364 submissions; there are 47 papers in the applied data science, nectar and demo track. The contributions were organized in topical sections named as follows: Part I: anomaly detection; computer vision; ensembles and meta learning; feature selection and extraction; kernel methods; learning and optimization, matrix and tensor factorization; networks and graphs; neural networks and deep learning. Part II: pattern and sequence mining; privacy and security; probabilistic models and methods; recommendation; regression; reinforcement learning; subgroup discovery; time series and streams; transfer and multi-task learning; unsupervised and semisupervised learning. Part III: applied data science track; nectar track; and demo track.

      



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