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    ISBN: 978-3-540-71230-5
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    Freund / Zeugmann / Györfi | Algorithmic Learning Theory | Buch | Sack Fachmedien

    Freund / Zeugmann / Györfi Algorithmic Learning Theory

    19th International Conference, ALT 2008, Budapest, Hungary, October 13-16, 2008, Proceedings
    2008
    Verlag: Springer Berlin Heidelberg
    ISBN: 978-3-540-87986-2
    Medium: Buch
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    Hutter / Takimoto / Servedio | Algorithmic Learning Theory | Buch | Sack Fachmedien

    Hutter / Takimoto / Servedio Algorithmic Learning Theory

    18th International Conference, ALT 2007, Sendai, Japan, October 1-4, 2007, Proceedings
    2007
    Verlag: Springer Berlin Heidelberg
    ISBN: 978-3-540-75224-0
    Medium: Buch
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    Sewak | Deep Reinforcement Learning | Buch | Sack Fachmedien

    Sewak Deep Reinforcement Learning

    Frontiers of Artificial Intelligence
    1. Auflage 2019
    Verlag: Springer Nature Singapore
    ISBN: 978-981-13-8284-0
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    Ma / Zhang | Ensemble Machine Learning | Buch | Sack Fachmedien

    Ma / Zhang Ensemble Machine Learning

    Methods and Applications
    2012
    Verlag: Springer
    ISBN: 978-1-4899-8817-1
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    Ma / Zhang Ensemble Machine Learning

    Methods and Applications
    2012
    Verlag: Springer
    ISBN: 978-1-4419-9325-0
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    Aydin / Celebi | Unsupervised Learning Algorithms | Buch | Sack Fachmedien

    Aydin / Celebi Unsupervised Learning Algorithms

    Softcover Nachdruck of the original 1. Auflage 2016
    Verlag: Springer International Publishing
    ISBN: 978-3-319-79590-4
    Medium: Buch
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    Milligan | Learning Tableau 2022 | eBook | Sack Fachmedien
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    Milligan Learning Tableau 2022

    Create effective data visualizations, build interactive visual analytics, and improve your data storytelling capabilities
    5. Auflage 2022
    Verlag: De Gruyter
    ISBN: 978-1-80107-964-8
    Medium: eBook
    Format: EPUB
     Kopierschutz: Kein
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    Vermeulen | Industrial Machine Learning | Buch | Sack Fachmedien

    Vermeulen Industrial Machine Learning

    Using Artificial Intelligence as a Transformational Disruptor
    1. Auflage 2019
    Verlag: Apress
    ISBN: 978-1-4842-5315-1
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    Lanzi / Wilson / Stolzmann | Learning Classifier Systems | Buch | Sack Fachmedien

    Lanzi / Wilson / Stolzmann Learning Classifier Systems

    5th International Workshop, IWLCS 2002, Granada, Spain, September 7-8, 2002, Revised Papers
    2003
    Verlag: Springer Berlin Heidelberg
    ISBN: 978-3-540-20544-9
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    Sumathi / Karthikeyan / Akila | Quantum Machine Learning | Buch | Sack Fachmedien

    Sumathi / Karthikeyan / Akila Quantum Machine Learning

    A Modern Approach
    1. Auflage 2024
    Verlag: Taylor & Francis Ltd
    ISBN: 978-1-032-54471-7
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    Liu | Machine Learning, Animated | Buch | Sack Fachmedien

    Liu Machine Learning, Animated

    1. Auflage 2023
    Verlag: CRC Press
    ISBN: 978-1-032-46214-1
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    Sugiyama | Statistical Reinforcement Learning | Buch | Sack Fachmedien

    Sugiyama Statistical Reinforcement Learning

    Modern Machine Learning Approaches
    1. Auflage 2015
    Verlag: Taylor & Francis Ltd (Sales)
    ISBN: 978-1-4398-5689-5
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    Sewak Deep Reinforcement Learning

    Frontiers of Artificial Intelligence
    1. Auflage 2019
    Verlag: Springer Nature Singapore
    ISBN: 978-981-13-8287-1
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    Bonaccorso | Machine Learning Algorithms | eBook | Sack Fachmedien
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    Bonaccorso Machine Learning Algorithms

    A reference guide to popular algorithms for data science and machine learning
    1. Auflage 2017
    Verlag: De Gruyter
    ISBN: 978-1-78588-451-1
    Medium: eBook
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     Kopierschutz: Adobe DRM (»Systemvoraussetzungen)
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    Principe | Information Theoretic Learning | Buch | Sack Fachmedien

    Principe Information Theoretic Learning

    Renyi's Entropy and Kernel Perspectives
    1. Auflage. 2010
    Verlag: Springer
    ISBN: 978-1-4419-1569-6
    Medium: Buch
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    Stamile / Marzullo / Deusebio | Graph Machine Learning | eBook | Sack Fachmedien
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    Stamile / Marzullo / Deusebio Graph Machine Learning

    Take graph data to the next level by applying machine learning techniques and algorithms
    1. Auflage 2021
    Verlag: De Gruyter
    ISBN: 978-1-80020-675-5
    Medium: eBook
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     Kopierschutz: Kein
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    Raschka | Python Machine Learning | eBook | Sack Fachmedien
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    Raschka Python Machine Learning

    Learn how to build powerful Python machine learning algorithms to generate useful data insights with this data analysis tutorial
    1. Auflage 2015
    Verlag: De Gruyter
    ISBN: 978-1-78355-514-7
    Medium: eBook
    Format: EPUB
     Kopierschutz: Kein
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    Dong / Zhang / Ding | Deep Reinforcement Learning | Buch | Sack Fachmedien

    Dong / Zhang / Ding Deep Reinforcement Learning

    Fundamentals, Research and Applications
    1. Auflage 2020
    Verlag: Springer Nature Singapore
    ISBN: 978-981-15-4094-3
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    Lu / Plataniotis / Venetsanopoulos Multilinear Subspace Learning

    Dimensionality Reduction of Multidimensional Data
    1. Auflage 2013
    Verlag: CRC Press
    ISBN: 978-1-4398-5724-3
    Medium: Buch
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