Handbook of Research on Machine Learning Applications and Trends : Algorithms, Methods and Techniques / Olivas, Emilio Soria (EDT)/ Guerrero, Jose David Martin (EDT)/ Sober, Marcelino Martinez (EDT)

機械学習の応用と傾向研究ハンドブック(（全２巻）<br>Handbook of Research on Machine Learning Applications and Trends : Algorithms, Methods and Techniques

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機械学習の応用と傾向研究ハンドブック(（全２巻）
Handbook of Research on Machine Learning Applications and Trends : Algorithms, Methods and Techniques

Olivas, Emilio Soria (EDT)/ Guerrero, Jose David Martin (EDT)/ Sober, Marcelino Martinez (EDT)

ウェブストア価格 ¥103,846（本体¥94,406）
Information Science Reference（2009/09発売）
外貨定価 US$ 495.00
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製本 Hardcover:ハードカバー版／ページ数 834 p.
言語 ENG
商品コード 9781605667669
DDC分類 006.31

基本説明

Provides a set of practical applications for solving problems and applying
various techniques in automatic data extraction and setting. A defining collection of field advancements, this Handbook of Research fills the gap between theory and practice, providing a strong reference for academicians, researchers, and practitioners. Contents - Chapter I: Exploring the Unknown Nature of Data: Cluster Analysis and Applications. Chapter II: Principal Graphs and Manifolds. Chapter III: Learning Algorithms for RBF Functions and Subspace Based Functions. Chapter IV: Nature Inspired Methods for Multi-Objective Optimization, and more.

Full Description

The machine learning approach provides a useful tool when the amount of data is very large and a model is not available to explain the generation and relation of the data set. ""The Handbook of Research on Machine Learning Applications and Trends: Algorithms, Methods, and Techniques"" provides a set of practical applications for solving problems and applying various techniques in automatic data extraction and setting. A defining collection of field advancements, this ""Handbook of Research"" fills the gap between theory and practice, providing a strong reference for academicians, researchers, and practitioners.

Anomaly detection Classification with incomplete data Cluster analysis and applications Clustering and visualization Machine learning applications Machine learning models Machine learning trends Multi-objective optimization Neural networks Principal graphs and manifolds