MARC details
| 000 -CABECERA |
|---|
| campo de control de longitud fija |
03746nam a22004095i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
103134 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
DE-He213 |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| campo de control |
20230102113116.0 |
| 006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
a||||fo|||| 00| 0 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
cr nn 008mamaa |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
171104s2018 gw | s |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783319700588 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES |
|---|
| Número estándar o código |
10.1007/978-3-319-70058-8 |
| Fuente del número o código |
doi |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
|---|
| Centro catalogador/agencia de origen |
ES-MaUEC |
| Lengua de catalogación |
spa |
| Centro/agencia transcriptor |
ES-MaUEC |
| Centro/agencia modificador |
ES-MaUEC |
| 050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
|---|
| Número de clasificación |
Q325.5 |
| Número de documento/Ítem |
L584 2018 EB |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Liu, Han |
| Número de control del registro de autoridad o número normalizado |
http://id.loc.gov/authorities/names/n85013287 |
| Enlace |
<a href="http://viaf.org/viaf/27032051/">http://viaf.org/viaf/27032051/</a> |
| -- |
<a href="http://dbpedia.org/resource/Emperor_Xian_of_Han">http://dbpedia.org/resource/Emperor_Xian_of_Han</a> |
| 9 (RLIN) |
97557 |
| 245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO |
|---|
| Título |
Granular Computing Based Machine Learning |
| Resto del título |
A Big Data Processing Approach |
| Mención de responsabilidad, etc. |
by Han Liu, Mihaela Cocea. |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Cham |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Springer International Publishing |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2018 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
1 recurso en línea (XV, 113 páginas 27 ilustraciones, 19 ilustraciones a color) |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
|---|
| Fuente |
rdacontent |
| Término de tipo de contenido |
Texto |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
|---|
| Fuente |
rdamedia |
| Nombre/término del tipo de medio |
electrónico |
| Código del tipo de medio |
c |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
|---|
| Fuente |
rdacarrier |
| Nombre/término del tipo de soporte |
recurso electrónico |
| Código del tipo de soporte |
cr |
| 347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL |
|---|
| Tipo de archivo |
text file |
| Formato de codificación |
PDF |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
|---|
| Mención de serie |
Studies in Big Data |
| Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas |
2197-6503 |
| Designación de volumen o secuencia |
35 |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
|---|
| Mención de serie |
Engineering (Springer-11647) |
| 520 3# - SUMARIO, ETC. |
|---|
| Sumario, etc. |
This book explores the significant role of granular computing in advancing machine learning towards in-depth processing of big data. It begins by introducing the main characteristics of big data, i.e., the five Vs-Volume, Velocity, Variety, Veracity and Variability. The book explores granular computing as a response to the fact that learning tasks have become increasingly more complex due to the vast and rapid increase in the size of data, and that traditional machine learning has proven too shallow to adequately deal with big data. Some popular types of traditional machine learning are presented in terms of their key features and limitations in the context of big data. Further, the book discusses why granular-computing-based machine learning is called for, and demonstrates how granular computing concepts can be used in different ways to advance machine learning for big data processing. Several case studies involving big data are presented by using biomedical data and sentiment data, in order to show the advances in big data processing through the shift from traditional machine learning to granular-computing-based machine learning. Finally, the book stresses the theoretical significance, practical importance, methodological impact and philosophical aspects of granular-computing-based machine learning, and suggests several further directions for advancing machine learning to fit the needs of modern industries. This book is aimed at PhD students, postdoctoral researchers and academics who are actively involved in fundamental research on machine learning or applied research on data mining and knowledge discovery, sentiment analysis, pattern recognition, image processing, computer vision and big data analytics. It will also benefit a broader audience of researchers and practitioners who are actively engaged in the research and development of intelligent systems. |
| 988 ## - NOTA LOCAL 598 |
|---|
| Nota local 598 (boletines) |
EBSPRINGER_2018 |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Aprendizaje automático |
| Fuente del encabezamiento o término |
embne |
| 9 (RLIN) |
166090 |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Datos masivos |
| 9 (RLIN) |
495511 |
| Fuente del encabezamiento o término |
embne |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Cocea, Mihaela |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| Código de función/relación |
aut |
| -- |
http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut |
| Número de control del registro de autoridad o número normalizado |
http://id.loc.gov/authorities/names/nb2015013820 |
| Enlace |
<a href="http://viaf.org/viaf/43146285389915370429/">http://viaf.org/viaf/43146285389915370429/</a> |
| 9 (RLIN) |
97559 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
|---|
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Edición impresa: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783319700571 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
|---|
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Edición impresa: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783319700595 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
|---|
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Edición impresa: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783319888842 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
|---|
| Identificador Uniforme del Recurso |
https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-319-70058-8 |
| Nota pública |
Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid) |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) |
|---|
| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Library of Congress Classification |
| Tipo de ítem Koha |
LIBRO-E NO PRÉSTAMO |
| 998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS |
|---|
| Fecha de catalogación |
03/2019 |
| Tipo de materia |
E-book |
| Catalogador |
Irene Bastante |
| Idioma |
eng |
| País |
gw |
| h |
0 |