Machine Learning Paradigms: Applications in Recommender Systems
чэр 2015 · Intelligent Systems Reference Library Кніга 92 · Springer
Электронная кніга
125
Старонкі
reportАцэнкі і водгукі не спраўджаны Даведацца больш
Пра гэту электронную кнігу
This timely book presents Applications in Recommender Systems which are making recommendations using machine learning algorithms trained via examples of content the user likes or dislikes. Recommender systems built on the assumption of availability of both positive and negative examples do not perform well when negative examples are rare. It is exactly this problem that the authors address in the monograph at hand. Specifically, the books approach is based on one-class classification methodologies that have been appearing in recent machine learning research. The blending of recommender systems and one-class classification provides a new very fertile field for research, innovation and development with potential applications in “big data” as well as “sparse data” problems.
The book will be useful to researchers, practitioners and graduate students dealing with problems of extensive and complex data. It is intended for both the expert/researcher in the fields of Pattern Recognition, Machine Learning and Recommender Systems, as well as for the general reader in the fields of Applied and Computer Science who wishes to learn more about the emerging discipline of Recommender Systems and their applications. Finally, the book provides an extended list of bibliographic references which covers the relevant literature completely.
Ацаніце гэту электронную кнігу
Падзяліцеся сваімі меркаваннямі.
Чытанне інфармацыb
Смартфоны і планшэты
Усталюйце праграму "Кнігі Google Play" для Android і iPad/iPhone. Яна аўтаматычна сінхранізуецца з вашым уліковым запісам і дазваляе чытаць у інтэрнэце або па-за сеткай, дзе б вы ні былі.
Ноўтбукі і камп’ютары
У вэб-браўзеры камп’ютара можна слухаць аўдыякнігі, купленыя ў Google Play.
Электронныя кнiгi i iншыя прылады
Каб чытаць на такіх прыладах для электронных кніг, як, напрыклад, Kobo, трэба спампаваць файл і перанесці яго на сваю прыладу. Выканайце падрабязныя інструкцыі, прыведзеныя ў Даведачным цэнтры, каб перанесці файлы на прылады, якія падтрымліваюцца.
