Schwenker / Zhou | Partially Supervised Learning | Buch | 978-3-642-40704-8 | sack.de

Buch, Englisch, Band 8183, 117 Seiten, Paperback, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 2058 g

Reihe: Lecture Notes in Artificial Intelligence

Schwenker / Zhou

Partially Supervised Learning

Second IAPR International Workshop, PSL 2013, Nanjing, China, May 13-14, 2013, Revised Selected Papers

Buch, Englisch, Band 8183, 117 Seiten, Paperback, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 2058 g

Reihe: Lecture Notes in Artificial Intelligence

ISBN: 978-3-642-40704-8
Verlag: Springer


This book constitutes the thoroughly refereed revised selected papers from the Second IAPR International Workshop, PSL 2013, held in Nanjing, China, in May 2013. The 10 papers included in this volume were carefully reviewed and selected from 26 submissions. Partially supervised learning is a rapidly evolving area of machine learning. It generalizes many kinds of learning paradigms including supervised and unsupervised learning, semi-supervised learning for classification and regression, transductive learning, semi-supervised clustering, multi-instance learning, weak label learning, policy learning in partially observable environments, etc.
Schwenker / Zhou Partially Supervised Learning jetzt bestellen!

Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


Partially Supervised Anomaly Detection using Convex Hulls on a 2D Parameter Space.- Self-Practice Imitation Learning from Weak Policy.- Semi-Supervised Dictionary Learning of Sparse Representations for Emotion Recognition.- Adaptive Graph Constrained NMF for Semi-Supervised Learning.- Kernel Parameter Optimization in Stretched Kernel-based Fuzzy Clustering.- Conscientiousness Measurement from Weibo’s Public Information.- Meta-Learning of Exploration and Exploitation Parameters with Replacing Eligibility Traces.- Neighborhood Co-regularized Multi-view Spectral Clustering of Microbiome Data.- A Robust Image Watermarking Scheme Based on BWT and ICA.- A New Weighted Sparse Representation Based on MSLBP and Its Application to Face Recognition.


Ihre Fragen, Wünsche oder Anmerkungen
Vorname*
Nachname*
Ihre E-Mail-Adresse*
Kundennr.
Ihre Nachricht*
Lediglich mit * gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.
Wenn Sie die im Kontaktformular eingegebenen Daten durch Klick auf den nachfolgenden Button übersenden, erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir Ihr Angaben für die Beantwortung Ihrer Anfrage verwenden. Selbstverständlich werden Ihre Daten vertraulich behandelt und nicht an Dritte weitergegeben. Sie können der Verwendung Ihrer Daten jederzeit widersprechen. Das Datenhandling bei Sack Fachmedien erklären wir Ihnen in unserer Datenschutzerklärung.