Envío a LUKA en todos los libros que quieras  Ver más

menú

0
  • argentina
  • chile
  • colombia
  • españa
  • méxico
  • perú
  • estados unidos
  • internacional
portada Learning in Non-Stationary Environments: Methods and Applications (en Inglés)
Formato
Libro Físico
Editorial
Idioma
Inglés
N° páginas
440
Encuadernación
Tapa Blanda
Dimensiones
23.4 x 15.6 x 2.3 cm
Peso
0.63 kg.
ISBN13
9781489993403

Learning in Non-Stationary Environments: Methods and Applications (en Inglés)

Sayed-Mouchaweh, Moamar ; Lughofer, Edwin (Autor) · Springer · Tapa Blanda

Learning in Non-Stationary Environments: Methods and Applications (en Inglés) - Sayed-Mouchaweh, Moamar ; Lughofer, Edwin

Libro Nuevo

$ 284.960

$ 395.780

Ahorras: $ 110.820

28% descuento
  • Estado: Nuevo
  • Quedan 56 unidades
Origen: Estados Unidos (Costos de importación incluídos en el precio)
Se enviará desde nuestra bodega entre el Martes 16 de Julio y el Martes 23 de Julio.
Lo recibirás en cualquier lugar de Chile entre 1 y 3 días hábiles luego del envío.

Reseña del libro "Learning in Non-Stationary Environments: Methods and Applications (en Inglés)"

Recent decades have seen rapid advances in automatization processes, supported by modern machines and computers. The result is significant increases in system complexity and state changes, information sources, the need for faster data handling and the integration of environmental influences. Intelligent systems, equipped with a taxonomy of data-driven system identification and machine learning algorithms, can handle these problems partially. Conventional learning algorithms in a batch off-line setting fail whenever dynamic changes of the process appear due to non-stationary environments and external influences. Learning in Non-Stationary Environments: Methods and Applications offers a wide-ranging, comprehensive review of recent developments and important methodologies in the field. The coverage focuses on dynamic learning in unsupervised problems, dynamic learning in supervised classification and dynamic learning in supervised regression problems. A later section is dedicated to applications in which dynamic learning methods serve as keystones for achieving models with high accuracy. Rather than rely on a mathematical theorem/proof style, the editors highlight numerous figures, tables, examples and applications, together with their explanations. This approach offers a useful basis for further investigation and fresh ideas and motivates and inspires newcomers to explore this promising and still emerging field of research.

Opiniones del libro

Ver más opiniones de clientes
  • 0% (0)
  • 0% (0)
  • 0% (0)
  • 0% (0)
  • 0% (0)

Preguntas frecuentes sobre el libro

Todos los libros de nuestro catálogo son Originales.
El libro está escrito en Inglés.
La encuadernación de esta edición es Tapa Blanda.

Preguntas y respuestas sobre el libro

¿Tienes una pregunta sobre el libro? Inicia sesión para poder agregar tu propia pregunta.

Opiniones sobre Buscalibre

Ver más opiniones de clientes