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Machine Learning Foundations (eBook)

Supervised, Unsupervised, and Advanced Learning

(Autor)

eBook Download: PDF
2021 | 1st ed. 2021
XX, 391 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-030-65900-4 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Machine Learning Foundations - Taeho Jo
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This book provides conceptual understanding of machine learning algorithms though supervised, unsupervised, and advanced learning techniques. The book consists of four parts: foundation, supervised learning, unsupervised learning, and advanced learning. The first part provides the fundamental materials, background, and simple machine learning algorithms, as the preparation for studying machine learning algorithms. The second and the third parts provide understanding of the supervised learning algorithms and the unsupervised learning algorithms as the core parts. The last part provides advanced machine learning algorithms: ensemble learning, semi-supervised learning, temporal learning, and reinforced learning.

  • Provides comprehensive coverage of both learning algorithms: supervised and unsupervised learning;
  • Outlines the computation paradigm for solving classification, regression, and clustering;
  • Features essential techniques for building the a new generation of machine learning.



Taeho Jo is the president and the founder of the company, Alpha Lab AI which makes business concerned with Artificial Intelligence. He received his Bachelor, Master, and PhD degrees from Korea University in 1994, from Pohang University in 1997, and from University of Ottawa, 2006, respectively. He has published more than 180 research papers, primarily in text mining, machine learning, neural networks, and information retrieval. He previously published the book 'Text Mining: Concept, Implementation, and Big Data Challenge' (Springer 2018).

Erscheint lt. Verlag 12.2.2021
Zusatzinfo XX, 391 p. 277 illus., 13 illus. in color.
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Informatik Datenbanken
Technik Bauwesen
Technik Elektrotechnik / Energietechnik
Wirtschaft
Schlagworte EM algorithm • Fuzzy Clustering • hierarchical clustering • K Means Algorithm • K nearest Neighbor • machine learning • naïve bayes • Neural networks • supervised learning • Support Vector Machine • Unsupervised Learning
ISBN-10 3-030-65900-3 / 3030659003
ISBN-13 978-3-030-65900-4 / 9783030659004
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Größe: 11,1 MB

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