Machine Learning from Weak Supervision

(0) | Klausimai ir atsakymai (0)

Specifikacijos:

Autorius:	Masashi Sugiyama, Han Bao
Puslapių skaičius:	320
Leidimo metai:	2022
Prekės ID:	67437251

Daugiau informacijos

Pilna kaina
Mokėkite dalimis 6⁵¹ € x 18 mėn.

86⁵⁰ €

6⁵¹ € / mėn.

Lizingo skaičiuoklė

Skolinantis 86⁵⁰ €, sutartį sudarant 18 mėn. laikotarpiui, mėn. įmoka - 6⁵¹ €, metinė palūkanų norma - 25,20%, mėn. sutarties administravimo mokestis - 0.6%, sutarties sudarymo mokestis - 3%, BVKKMN - 49,93%, bendra vartojimo kredito gavėjo mokama suma - 117¹⁸ €.
Paslaugos teikėjas: „AS Inbank filialas“.

arba

3 x 28⁸⁴ €

Be pabrangimo

Pardavėjas: Knygynas Krisostomus 4.9

Į krepšelį

Jūsų miestas

Vilniuje, parduotuvėje (Laisvės pr. 75)

Kovo 10 d.

0⁰⁰ €

Vilniuje, parduotuvėje (Upės g. 9 (PC „CUP“))

Kovo 10 d.

0⁰⁰ €

Kaune, Klaipėdoje, Šiauliuose, Panevėžyje, parduotuvėje

Kovo 10 d.

0⁰⁰ €

Atsiimkite Omniva paštomate

Kovo 10 d.

2⁶⁵ €

Smartpost terminale

Kovo 10 d.

2⁶⁹ €

Pristatysime į namus

Kovo 10 d.

3⁴⁹ €

Dėmesio! Pristatymo terminai yra preliminarūs, kadangi terminai atsinaujina priklausomai nuo faktinio užsakymo pateikimo ir apmokėjimo laiko. Galutinis pristatymo terminas yra pateikiamas Pigu.lt patvirtinus užsakymą.

Visi pristatymo būdai

14 dienų grąžinimo garantija

Pardavėjas: Knygynas Krisostomus 4.9

97% pirkėjų rekomenduotų šį pardavėją

Kiti taip pat domėjosi

Prekės aprašymas: Machine Learning from Weak Supervision

Fundamental theory and practical algorithms of weakly supervised classification, emphasizing an approach based on empirical risk minimization.Standard machine learning techniques require large amounts of labeled data to work well. When we apply machine learning to problems in the physical world, however, it is extremely difficult to collect such quantities of labeled data. In this book Masashi Sugiyama, Han Bao, Takashi Ishida, Nan Lu, Tomoya Sakai and Gang Niu present theory and algorithms for weakly supervised learning, a paradigm of machine learning from weakly labeled data. Emphasizing an approach based on empirical risk minimization and drawing on state-of-the-art research in weakly supervised learning, the book provides both the fundamentals of the field and the advanced mathematical theories underlying them. It can be used as a reference for practitioners and researchers and in the classroom.The book first mathematically formulates classification problems, defines common notations, and reviews various algorithms for supervised binary and multiclass classification. It then explores problems of binary weakly supervised classification, including positive-unlabeled (PU) classification, positive-negative-unlabeled (PNU) classification, and unlabeled-unlabeled (UU) classification. It then turns to multiclass classification, discussing complementary-label (CL) classification and partial-label (PL) classification. Finally, the book addresses more advanced issues, including a family of correction methods to improve the generalization performance of weakly supervised learning and the problem of class-prior estimation.

Bendra informacija apie: Machine Learning from Weak Supervision

Prekės ID:	67437251
Kategorija:	Ekonomikos knygos
Prekės pakuočių kiekis:	1 vnt.
Pakuotės išmatavimai ir svoris (1):	0,03 x 0,18 x 0,23 m, 0,57 kg
Leidykla:	MIT Press Ltd
Leidinio kalba:	Anglų
Viršelio tipas:	Kietas
Formatas:	Tradicinė knyga
Tipas:	Knygos saviugdai
Knyga su ištrauka:	Ne
Pardavėjas:	Knygynas Krisostomus
Autorius:	Masashi Sugiyama, Han Bao
Puslapių skaičius:	320
Leidimo metai:	2022

Daugiau informacijos

Prekių nuotraukos skirtos tik iliustraciniams tikslams ir yra pavyzdinės. Prekės aprašyme esančios video nuorodos yra tik informacinio pobūdžio, todėl jose pateikiama informacija gali skirtis nuo pačios prekės. Originalių produktų spalvos, užrašai, parametrai, matmenys, dydžiai, funkcijos, ir/ar bet kurios kitos savybės dėl savo vizualinių ypatybių gali atrodyti kitaip negu realybėje, todėl prašome vadovautis prekių savybėmis, kurios nurodytos prekių aprašymuose.

Pranešti apie klaidą prekės aprašyme

Partnerių pasiūlymai

Reklama