An Introduction to Machine Learning (Record no. 111092)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 03491nam a22004215i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 111092
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230102113454.0
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 nnnaamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 190507s2019 gw a o |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783030157296
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-030-15729-6
Fuente del número o código doi
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia modificador ES-MaUEC
Centro/agencia transcriptor ES-MaUEC
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación Q325.5
Número de documento/Ítem 2019 EB
100 ## - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Rebala, Gopinath
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 673316
245 13 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título An Introduction to Machine Learning
Mención de responsabilidad, etc. by Gopinath Rebala, Ajay Ravi, Sanjay Churiwala.
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 :
-- Imprint: Springer
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2019.
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (XXII, 263 páginas)
Otras características físicas 83 ilustraciones, 77 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 Engineering (Springer-11647)
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Introduction -- Basics before Machine Learning -- Learning Models -- Regression -- Improving Further -- Classification -- Clustering (unsupervised Learning) -- Random Forests -- Testing the Algorithm and the Network -- Neural Network -- Reinforcement Learning -- Deep Learning -- Principal Component Analysis -- Anomaly Detection -- Recommender System -- Feature Search/Convolution -- Natural Language Processing -- Language Translation -- AlphaGo -- Data Quality -- System Improvement -- Software stack -- Hardware Implementations. .
520 3# - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. Just like electricity, Machine Learning will revolutionize our life in many ways - some of which are not even conceivable today. This book provides a thorough conceptual understanding of Machine Learning techniques and algorithms. Many of the mathematical concepts are explained in an intuitive manner. The book starts with an overview of machine learning and the underlying Mathematical and Statistical concepts before moving onto machine learning topics. It gradually builds up the depth, covering many of the present day machine learning algorithms, ending in Deep Learning and Reinforcement Learning algorithms. The book also covers some of the popular Machine Learning applications. The material in this book is agnostic to any specific programming language or hardware so that readers can try these concepts on whichever platforms they are already familiar with. Offers a comprehensive introduction to Machine Learning, while not assuming any prior knowledge of the topic; Provides a complete overview of available techniques and algorithms in conceptual terms, covering various application domains of machine learning; Not tied to any specific software language or hardware implementation. .
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Primersemestre_2019_Engineering
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Aprendizaje automático
9 (RLIN) 166090
710 2# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA
Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada SpringerLink (Online service)
9 (RLIN) 106996
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Churiwala, Sanjay.
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Ravi, Ajay.
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030157289
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030157302
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030157319
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-030-15729-6
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
Tipo de materia E-book
Idioma eng
País gw
h 0
Fecha de catalogación 04/2020
Catalogador Ana Gallego
Catalogado
Holdings
Información adicional para el OPAC Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Código de colección Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Ciencias e Ingeniería Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 08/11/2018 En línea   Q325.5 2019 EB eBooks24062784 26/06/2019 26/06/2019 LIBRO-E NO PRÉSTAMO