• English
    • Deutsch
    • Español
    • Français
    • Italiano
    • 日本語
    • Nederlands
    • Português
    • Português (Brasil)
    • 中文(简体)
    • 中文(繁體)
    • Türkçe
    • עברית
    • Gaeilge
    • Cymraeg
    • Ελληνικά
    • Català
    • Euskara
    • Русский
    • Čeština
    • Suomi
    • Svenska
    • polski
    • Dansk
    • slovenščina
    • اللغة العربية
    • বাংলা
    • Galego
    • Tiếng Việt
    • Hrvatski
    • हिंदी
    • Հայերէն
    • Українська
Wyszukiwanie zaawansowane
  • Data Analysis in Bi-partial Pe...
  • Cytować
  • Wyślij wiadomość
  • Wyślij emailem
  • Drukuj
  • Eksportuj rekord
    • Eksportuj do RefWorks
    • Eksportuj do EndNoteWeb
    • Eksportuj do EndNote
  • Odnośnik bezpośredni
Data Analysis in Bi-partial Perspective: Clustering and Beyond

Data Analysis in Bi-partial Perspective: Clustering and Beyond

Opis bibliograficzny
1. autor: Owsiński, Jan W. (Autor)
Korporacja: SpringerLink (Online service)
Streszczenie:XIX, 153 p.
text
Język:angielski
Wydane: Cham : Springer International Publishing : Imprint: Springer, 2020.
Wydanie:1st ed. 2020.
Seria:Studies in Computational Intelligence, 818
Hasła przedmiotowe:
Engineering > Data processing.
Computational intelligence.
Artificial intelligence.
Data Engineering.
Computational Intelligence.
Artificial Intelligence.
Dostęp online:https://doi.org/10.1007/978-3-030-13389-4
Format: Elektroniczne Książka
  • Egzemplarz
  • Opis
  • Spis treści
  • Podobne zapisy
  • Wersja MARC

Internet

https://doi.org/10.1007/978-3-030-13389-4

Podobne zapisy

  • Reverse Clustering Formulation, Interpretation and Case Studies /
    od: Owsiński, Jan W., i wsp.
    Wydane: (2021)
  • Living Beyond Data Toward Sustainable Value Creation /
    Wydane: (2023)
  • Beyond Traditional Probabilistic Data Processing Techniques: Interval, Fuzzy etc. Methods and Their Applications
    Wydane: (2020)
  • Data Science in Applications
    Wydane: (2023)
  • Data-Driven Evolutionary Optimization Integrating Evolutionary Computation, Machine Learning and Data Science /
    od: Jin, Yaochu, i wsp.
    Wydane: (2021)