Значок книги

QR Code (код быстрого отклика)

Klassifikation von Niederspannungsnetzen mit Support Vector Machines : Bewertung des Aufnahmevermogens fur Dezentrale Erzeugungsanlagen /

Сохранить в:

Библиографические подробности
Главный автор:	Breker, Sebastian (Автор)
Формат:	Электронный ресурс eКнига
Язык:	немецкий
Опубликовано:	Kassel, Germany : kassel university press, 2015.
Предметы:	Support vector machines. Distributed generation of electric power. Low voltage systems. Electronic books.
Online-ссылка:	Click to View
Метки:	Добавить метку Нет меток, Требуется 1-ая метка записи!

Схожие документы

Support vector machines data analysis, machine learning and applications /
Опубликовано: (2011)

Least squares support vector machines
Опубликовано: (2002)

Dataset shift in machine learning
Опубликовано: (2009)

Introduction to machine learning /
по: Alpaydin, Ethem
Опубликовано: (2014)

Machine learning for dummies /
по: Mueller, John Paul, и др.
Опубликовано: (2016)

Machine learning : hands-on for developers and technical professionals /
по: Bell, Jason
Опубликовано: (2015)

Machine learning a probabilistic perspective /
по: Murphy, Kevin P., 1970-
Опубликовано: (2012)

Foundations of machine learning
по: Mohri, Mehryar
Опубликовано: (2012)

Ultra low power electronics and adiabatic solutions /
по: Fanet, Herv�e
Опубликовано: (2016)

Machine learning for financial engineering
по: Györfi, László
Опубликовано: (2012)

Machine learning with R /
по: Lantz, Brett
Опубликовано: (2013)

Optimization for machine learning
Опубликовано: (2012)

Machine learning in non-stationary environments introduction to covariate shift adaptation /
по: Sugiyama, Masashi, 1974-
Опубликовано: (2012)

Machine learning in python : essential techniques for predictive analysis /
по: Bowles, Michael
Опубликовано: (2015)

Learning with kernels support vector machines, regularization, optimization, and beyond /
по: Schölkopf, Bernhard
Опубликовано: (2002)

Building machine learning systems with Python
по: Richert, Willi
Опубликовано: (2013)

Machine learning in image steganalysis
по: Schaathun, Hans Georg
Опубликовано: (2012)

Ein Verfahren zur Prognose verkehrsabhangiger Schaltzeiten von Lichtsignalanlagen /
по: Weisheit, Toni
Опубликовано: (2017)

Multi-agent machine learning : a reinforcement approach /
по: Schwartz, Howard M.
Опубликовано: (2014)

Recursive spatial multiplexing for interference mitigation /
по: Shah, Syed Ibrahim Asghar
Опубликовано: (2019)

Microbe-vector interactions in vector-borne diseases
Опубликовано: (2004)

Circuit techniques for low-voltage and high-speed A/D converters
по: Waltari, Mikko E.
Опубликовано: (2002)

Learning scikit-learn : machine learning in Python /
по: Garreta, Raul
Опубликовано: (2013)

Vector calculus /
по: Colley, Susan Jane
Опубликовано: (2012)

Vector analysis /
по: Coffin, Joseph George, 1877-
Опубликовано: (1911)

Vector calculus /
по: Lovric, Miroslav
Опубликовано: (1997)

Vector analysis /
по: Coffin, Joseph George

Kernels for structured data
по: Gartner, Thomas
Опубликовано: (2008)

Semi-supervised learning
Опубликовано: (2006)

Optimal learning
по: Powell, Warren B., 1955-
Опубликовано: (2012)

Calculus of vector functions /
по: Williamson, Richard E.
Опубликовано: (1968)

Vector calculus /
по: Baxandall, Peter
Опубликовано: (1986)

Calculus of vector functions /
по: Williamson, Richard E.
Опубликовано: (1972)

Boosting foundations and algorithms /
по: Schapire, Robert E.
Опубликовано: (2012)

Next-generation sequencing and sequence data analysis /
по: Chiu, Kuo Ping
Опубликовано: (2015)

Complex vector functional equations
по: Risteski, Ice
Опубликовано: (2001)

Innovative strategies for vector control : Progress in the global vector control response /
Опубликовано: (2021)

An elementary introduction to statistical learning theory
по: Kulkarni, Sanjeev
Опубликовано: (2011)

Exam prep for vector calculus /
по: Colley, Susan Jane
Опубликовано: (2010)

Handbook for integrated vector management
Опубликовано: (2012)