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Machine Learning for Intelligent Decision Science

Medium: Buch
ISBN: 978-981-15-3688-5
Verlag: Springer Nature Singapore
Erscheinungstermin: 03.04.2020
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The book discusses machine learning-based decision-making models, and presents intelligent, hybrid and adaptive methods and tools for solving complex learning and decision-making problems under conditions of uncertainty. Featuring contributions from data scientists, practitioners and educators, the book covers a range of topics relating to intelligent systems for decision science, and examines recent innovations, trends, and practical challenges in the field. The book is a valuable resource for academics, students, researchers and professionals wanting to gain insights into decision-making.


Produkteigenschaften

  • Artikelnummer: 9789811536885
  • Medium: Buch
  • ISBN: 978-981-15-3688-5
  • Verlag: Springer Nature Singapore
  • Erscheinungstermin: 03.04.2020
  • Sprache(n): Englisch
  • Auflage: 1. Auflage 2020
  • Serie: Algorithms for Intelligent Systems
  • Produktform: Gebunden
  • Gewicht: 506 g
  • Seiten: 209
  • Format (B x H x T): 160 x 241 x 18 mm
  • Ausgabetyp: Kein, Unbekannt

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Herausgeber

Development of Different Machine Learning Ensemble Classifier for Gully Erosion Susceptibility in Gandheswari Watershed of West Bengal, India.- Classification of ECG Heartbeat using Deep Convolutional Neural Network.- Breast Cancer Identification and Diagnosis Techniques.- Energy Efficient Resource Allocation in Data Centers using a Hybrid Evolutionary Algorithm.- Root Cause Analysis using Ensemble Model for Intelligent Decision-Making.- Spider Monkey Optimization Algorithm in Data Science: A Quantifiable Objective Study.- Multi-Agent Based Systems In Machine Learning and Its Practical Case Studies.- Computer Vision and Machine Learning Approach for Malaria Diagnosis in Thin Blood Smears from Microscopic Blood Images.