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Hastie, Trevor [VerfasserIn]; Tibshirani, Robert [VerfasserIn]; Friedman, Jerome H. [VerfasserIn]

The elements of statistical learning : data mining, inference, and prediction - [Corr. printing]

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New York; Berlin; Heidelberg [u.a.]: Springer, 2002

Erschienen in: Springer series in statistics
Zheng, Alice [VerfasserIn]; Casari, Amanda [VerfasserIn]

Feature engineering for machine learning : principles and techniques for data scientists

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Beijing; Boston; Farnham; Sebastopol; Tokyo: O'Reilly, [2018]
Kelleher, John D. [VerfasserIn]; Mac Namee, Brian [VerfasserIn]; D'Arcy, Aoife [VerfasserIn]

Fundamentals of machine learning for predictive data analytics : algorithms, worked examples, and case studies - [Second edition]

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Cambridge, Massachusetts; London, England: The MIT Press, [2020]
Kelleher, John D. [VerfasserIn]; MacNamee, Brian [VerfasserIn]; D'Arcy, Aoife [VerfasserIn]

Fundamentals of machine learning for predictive data analytics : algorithms, worked examples, and case studies

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Cambridge, Massachusetts; London, England: The MIT Press, [2015]
Ester, Martin [VerfasserIn]; Sander, Jörg [VerfasserIn]

Knowledge discovery in databases : Techniken und Anwendungen

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Berlin; Heidelberg [u.a.]: Springer, 2000
Hastie, Trevor [VerfasserIn]; Tibshirani, Robert [VerfasserIn]; Friedman, Jerome H. [VerfasserIn]

The elements of statistical learning : data mining, inference, and prediction - [2. ed., (corr. at 5. print.)]

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New York, NY: Springer, 2011

Erschienen in: Springer series in statistics
Hastie, Trevor [VerfasserIn]; Tibshirani, Robert [VerfasserIn]; Friedman, Jerome H. [VerfasserIn]

The elements of statistical learning : data mining, inference, and prediction - [Second edition]

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New York, NY: Springer, [2009]

Erschienen in: Springer series in statistics
Hastie, Trevor [VerfasserIn]; Tibshirani, Robert [VerfasserIn]; Friedman, Jerome H. [VerfasserIn]

The elements of statistical learning : data mining, inference, and prediction - [2. ed., corr. at 4. print.]

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New York, NY: Springer, 2009

Erschienen in: Springer series in statistics
Franken, Ronald [VerfasserIn]

Support-Vektor-Maschinen und statistische neuronale Netze im Data Mining und Datenqualitätsmanagement : eine empirische Analyse am Beispiel der Unternehmenssolvenz - [1. Aufl.]

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Lohmar; Köln: Eul, 2008

Erschienen in: Reihe Quantitative Ökonomie ; 155
Zaki, Mohammed J. [VerfasserIn]; Meira, Wagner [VerfasserIn]

Data mining and machine learning : fundamental concepts and algorithms - [Second edition]

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Cambridge; New York; Port Melbourne; New Delhi; Singapore: Cambridge University Press, 2020
Jantke, Klaus P. [HerausgeberIn]; Lunzer, Aran [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Spyratos, Nicolas [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Tanaka, Yuzuru [Sonstige Person, Familie und Körperschaft] ; International Workshop on Federation Over the Web 2005 Dagstuhl

Federation over the Web : International Workshop, Dagstuhl Castle, Germany, May 2005; revised selected papers

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Berlin; Heidelberg [u.a.]: Springer, 2006

Erschienen in: Lecture notes in computer science ; 3847
Perner, Petra [HerausgeberIn] ; MLDM 6 2009 Leipzig

Machine learning and data mining in pattern recognition : 6th international conference, MLDM 2009, Leipzig, Germany, July 23-25, 2009 ; proceedings

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Berlin; Heidelberg [u.a.]: Springer, 2009

Erschienen in: Lecture notes in computer science ; 5632
Perner, Petra [HerausgeberIn]; Imiya, Atsushi [Sonstige Person, Familie und Körperschaft] ; MLDM 4 2005 Leipzig

Machine learning and data mining in pattern recognition : 4th international conference, MLDM 2005, Leipzig, Germany, July 9 - 11, 2005 ; proceedings

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Berlin; Heidelberg [u.a.]: Springer, 2005

Erschienen in: Lecture notes in computer science ; 3587
Perner, Petra [HerausgeberIn] ; MLDM 5 2007 Leipzig

Machine learning and data mining in pattern recognition : 5th international conference, MLDM 2007, Leipzig, Germany, July 18 - 20, 2007 ; proceedings

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Berlin; Heidelberg [u.a.]: Springer, 2007

Erschienen in: Lecture notes in computer science ; 4571
VanderPlas, Jake [VerfasserIn]

Python data science handbook : essential tools for working with data - [Second edition]

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Bejing; Boston; Farnham; Sebastopol; Tokyo: O'Reilly, 2023
Kost, Samuel [VerfasserIn]; Rheinbach, Oliver [VerfasserIn]; Schaeben, Helmut [VerfasserIn]

Using logistic regression model selection towards interpretable machine learning in mineral prospectivity modeling

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Freiberg: TU Bergakademie Freiberg, Fakultät für Mathematik und Informatik, 2021

Erschienen in: Technische Universität Bergakademie Freiberg: Preprint ; 2021-04
Chollet, François [VerfasserIn]; Allaire, Joseph J. [VerfasserIn]

Deep learning with R

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Shelter Island, NY: Manning, [2018]
Tusek, Jasna [VerfasserIn]

Semantic Web : Einführung, wirtschaftliche Bedeutung, Perspektiven

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Saarbrücken: VDM Verl. Dr. Müller, 2006
Hsieh, William Wei [VerfasserIn]

Introduction to environmental data science

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Cambridge, United Kingdom; New York, NY: Cambridge University Press, 2023
Kühnel, Lisa [VerfasserIn]

From Hidden Data and Information towards Data-Driven Research in the Biomedical Domain

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Bielefeld: Universitätsbibliothek Bielefeld, 2024

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