Пожертвування 15 вересня 2024 – 1 жовтня 2024
Про збір коштів
пошук книг
книги
Пожертвування:
23.4% досягнуто
Увійти
Увійти
авторизованим користувачам доступні:
персональні рекомедації
Telegram бот
історія завантажувань
надіслати на Email чи Kindle
управління добірками
зберігання у вибране
Особисте
Запити на книги
Вивчення
Z-Recommend
Перелік книг
Найпопулярніші
Категорії
Участь
Підтримати
Завантаження
Litera Library
Пожертвувати паперові книги
Додати паперові книги
Search paper books
Відкрити LITERA Point
Пошук ключових слів
Main
Пошук ключових слів
search
1
Machine Learning: Modeling Data Locally and Globally
Springer Berlin Heidelberg
Dr. Kaizhu Huang
,
Dr. Haiqin Yang
,
Prof. Irwin King
,
Dr. Michael Lyu (auth.)
margin
global
mempm
optimization
probability
function
ϕ
models
bmpm
method
vector
accuracy
decision
mpm
optimal
error
hyperplane
svr
classification
minimax
dataset
β0
regression
different
methods
ξi
svm
datasets
lsvr
gaussian
imbalanced
linear
covariance
setting
worst
classifier
maximum
corresponding
kernel
bayes
proposed
biased
positive
roc
accuracies
maxi
neural
cases
globally
parameters
Рік:
2008
Мова:
english
Файл:
PDF, 2.72 MB
Ваші теги:
0
/
0
english, 2008
2
Machine Learning: Modeling Data Locally and Globally (Advanced Topics in Science and Technology in China)
Springer
Kai-Zhu Huang
,
Hai-Qin Yang
,
Irwin King
,
Michael Lyu
margin
global
mempm
optimization
probability
function
ϕ
models
bmpm
method
vector
accuracy
decision
mpm
optimal
error
hyperplane
svr
classification
minimax
dataset
β0
regression
different
methods
ξi
svm
datasets
lsvr
gaussian
imbalanced
linear
covariance
setting
worst
classifier
maximum
corresponding
kernel
bayes
proposed
biased
positive
roc
accuracies
maxi
neural
cases
globally
parameters
Рік:
2008
Мова:
english
Файл:
PDF, 2.18 MB
Ваші теги:
0
/
0
english, 2008
3
Machine Learning: Modeling Data Locally and Globally (Advanced Topics in Science and Technology in China)
Springer
Kai-Zhu Huang
,
Haiqin Yang
,
Michael R. Lyu
margin
global
mempm
optimization
probability
function
ϕ
models
bmpm
method
vector
accuracy
decision
mpm
optimal
error
hyperplane
svr
classification
minimax
dataset
β0
regression
different
methods
ξi
svm
datasets
lsvr
gaussian
imbalanced
linear
covariance
setting
worst
classifier
maximum
corresponding
kernel
bayes
proposed
biased
positive
roc
accuracies
maxi
neural
cases
globally
parameters
Рік:
2008
Мова:
english
Файл:
PDF, 2.39 MB
Ваші теги:
0
/
0
english, 2008
1
Перейдіть за
цим посиланням
або знайдіть бот "@BotFather" в Telegram
2
Надішліть команду /newbot
3
Вкажіть ім'я для вашого боту
4
Вкажіть ім'я користувача боту
5
Скопіюйте останнє повідомлення від BotFather та вставте його сюди
×
×