Data-Variant Kernel Analysis

Data-Variant Kernel AnalysisНажми для увеличения фото

Рекомендательный сервис

  • Общий рейтинг 4.79
  • Рейтинг покупателей 3.91
  • Рейтинг экспертов 4.77
  • Качество материалов 4.95
  • Надежность 4.77
  • Простота в использовании 4.57
  • Ремонтопригодность 4.17
  • Эффективность выполнения своих функций 4.19
  • Коэффициент удивления "Вау!" 4.79
  • Безопасность для пользователя4.17
  • Внешний вид 4.77
  • Удобство в уходе и чистке 4.51
  • Экологическая безопасность 4.70
  • Гарантия на товар 4.55
  • Соответствие стандартам качества 4.77
  • Инновационные технологии 4.50
  • Хит продаж 4.79
  • Скорость морального устаревания 4.91
  • Энергоэффективность 4.17
  • Универсальность использования 4.99
  • Наличие дополнительных функций 4.50
  • Соотношение цена-качество 3.75
  • Практичность и удобство хранения 4.97
  • Стабильность работы в различных условиях 4.01
  • Возможность персонализации 4.09
  • Ликвидность 4.17
  • Индекс рекомендаций 3.55
Describes and discusses the variants of kernel analysis methods for data types that have been intensely studied in recent years This book covers kernel analysis topics ranging from the fundamental theory of kernel functions to its applications. The book surveys the current status, popular trends, and developments in kernel analysis studies. The author discusses multiple kernel learning algorithms and how to choose the appropriate kernels during the learning phase. Data-Variant Kernel Analysis is a new pattern analysis framework for different types of data configurations. The chapters include data formations of offline, distributed, online, cloud, and longitudinal data, used for kernel analysis to classify and predict future state. Data-Variant Kernel Analysis: Surveys the kernel analysis in the traditionally developed machine learning techniques, such as Neural Networks (NN), Support Vector Machines (SVM), and Principal Component Analysis (PCA) Develops group kernel analysis with the distributed databases to compare speed and memory usages Explores the possibility of real-time processes by synthesizing offline and online databases Applies the assembled databases to compare cloud computing environments Examines the prediction of longitudinal data with time-sequential configurations Data-Variant Kernel Analysis is a detailed reference for graduate students as well as electrical and computer engineers interested in pattern analysis and its application in colon cancer detection.
Информация о характеристиках, комплекте поставки, стране изготовления, внешнем виде и цвете товара носит справочный характер и взятая из открытых источников.
Data-Variant Kernel Analysis продается в интернет-магазине ЛитРес
Эксперт: Юрий Л., специалист по онлайн-шопингу
Дата рецензии: 13 января 2026 года
Рекомендация к покупке нейтральная

Кредитный калькулятор

Планируете купить "Data-Variant Kernel Analysis" в кредит? Расширенный кредитный калькулятор поможет онлайн рассчитать ежемесячный платеж, начисленные проценты и сумму переплаты по потребительскому кредиту.

Доставка покупки

    • В электронном виде;
    • Читать онлайн;
    • Скачать на компьютер или мобильные устройства.

Оплата заказа

    • Банковской картой;
    • электронными деньгами Яндекс-Деньги; WebMoney, Qiwi Кошелек, PayPal;
    • Наличными через терминалы;
    • Банковским переводом.
  • Наименование: ООО «ЛитРес»
  • ИНН: 7719571260

Часто задаваемые вопросы

Оплатить покупку возможно банковскими картами, банковским переводом, наличными при получении. Перечень всех способов оплаты доступен при оформлении заказа.
Да, в соответствии с законом «О защите прав потребителей» вы можете вернуть товар надлежащего качества в течение 14 дней с момента покупки, если он не был в употреблении, сохранены упаковка, ярлыки и товарный вид, и при этом не входит в перечень товаров, не подлежащих возврату или обмену (утверждённый Постановлением Правительства РФ №55).
На большинство товаров предоставляется гарантия от производителя. Срок гарантии указан в описании товара.

Рекомендуем аналогичные товары

Дополнительно из категории