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Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases

  • Kartonierter Einband
  • 649 Seiten
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This three-volume set LNAI 6911, LNAI 6912, and LNAI 6913 constitutes the refereed proceedings of the European conference on Machi... Weiterlesen
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Beschreibung

This three-volume set LNAI 6911, LNAI 6912, and LNAI 6913 constitutes the refereed proceedings of the European conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: ECML PKDD 2011, held in Athens, Greece, in September 2011. The 121 revised full papers presented together with 10 invited talks and 11 demos in the three volumes, were carefully reviewed and selected from about 600 paper submissions. The papers address all areas related to machine learning and knowledge discovery in databases as well as other innovative application domains such as supervised and unsupervised learning with some innovative contributions in fundamental issues; dimensionality reduction, distance and similarity learning, model learning and matrix/tensor analysis; graph mining, graphical models, hidden markov models, kernel methods, active and ensemble learning, semi-supervised and transductive learning, mining sparse representations, model learning, inductive logic programming, and statistical learning. a significant part of the papers covers novel and timely applications of data mining and machine learning in industrial domains.

Fast-track conference proceedings

State-of-the-art research

Up-to-date results



Autorentext
Dipl.-Informatiker Thomas Hofmann arbeitet als IT Consultant und freier Autor. Er verfügt über eine 15-jährige Erfahrung in der IT internationaler Unternehmen, davon 4 Jahre als IT Manager in einem weltweit tätigen Unternehmen. Seine Schwerpunkte liegen in der Konzeption von IT-Strategien, der Planung von IT-Infrastruktur und dem Projektmanagement.

Produktinformationen

Titel: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases
Untertitel: European Conference, ECML PKDD 2010, Athens, Greece, September 5-9, 2011, Proceedings, Part I
Editor:
EAN: 9783642237799
ISBN: 3642237797
Format: Kartonierter Einband
Herausgeber: Springer-Verlag GmbH
Genre: Anwendungs-Software
Veröffentlichung: 01.03.2012
Anzahl Seiten: 649
Gewicht: 1018g
Größe: H236mm x B156mm x T40mm
Jahr: 2012
Untertitel: Englisch
Auflage: Edition

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