Этот веб-сайт требует, чтобы для Вашего браузера был включен JavaScript.
Пожалуйста, включите JavaScript и перезагрузите страницу.
Для веб-сайта требуется, чтобы Ваш браузер разрешил использование файлов cookie для входа в систему.
Пожалуйста, активируйте cookies и перезагрузите страницу.
Carte romana
Carte rusa
Carte engleza
Vezi toate cartile
Top branduri cosmetica
Cosmetica Coreeana
Machiaj
Ingrijire ten
Ingrijire par
Ingrijire corp
Produse de baie
Igiena orala
Igiena intima
Igiena sexuala
Cosmetice barbati
Seturi cadou
Naturale si organice
Vezi toate cosmeticele
Top branduri dermatocosmetica
Protectie solara
Seturi cadou si pachete promo
Parfumuri pentru femei
Top branduri femei
Premium brands femei
Parfumuri unisex
Vezi toate parfumurile
Parfumuri pentru barbati
Top branduri barbati
Premium brands barbati
Jucarii si jocuri
Hrana si articole copii
Scutece si servetele
Rechizite si papetarie
Vezi toate produsele
Nutritie & Suplimente
Branduri
Certificate Cadou
Felicitari
Plicuri
Cutii si Accesorii
Jordi Solé-CasalsMachine Learning Methods with Noisy, Incomplete or Small Datasets, Hardcover
в Пункте приема от 99,9 лей
Даже распечатанный
Перед оплатой
In many machine learning applications, available datasets are sometimes incomplete, noisy or affected by artifacts. In supervised scenarios, it could happen that label information has low quality, which might include unbalanced training sets, noisy labels and other problems. Moreover, in practice, it is very common that available data samples are not enough to derive useful supervised or unsupervised classifiers. All these issues are commonly referred to as the low-quality data problem. This book collects novel contributions on machine learning methods for low-quality datasets, to contribute to the dissemination of new ideas to solve this challenging problem, and to provide clear examples of application in real scenarios.
Мы хотели бы узнать Ваше мнение! Оценить и пересмотреть этот пункт
Нет ни одного отзыва от других пользователей.