MARC details
| 000 -CABECERA |
|---|
| campo de control de longitud fija |
04294nam a22004215i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
111474 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
ES-MaUEC |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| campo de control |
20230102113514.0 |
| 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 |
181112s2019 gw a o |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783030023843 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES |
|---|
| Número estándar o código |
10.1007/978-3-030-02384-3 |
| 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 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Angelov, Plamen |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| 9 (RLIN) |
97963 |
| 245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO |
|---|
| Título |
Empirical Approach to Machine Learning |
| Mención de responsabilidad, etc. |
by Plamen P. Angelov, Xiaowei Gu. |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Cham |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Imprint: Springer |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2019 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
1 recurso en línea (XXIX, 423 páginas) |
| 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 |
| Fuente |
rda |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
|---|
| Mención de serie |
Studies in Computational Intelligence |
| Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas |
1860-949X ; |
| Designación de volumen o secuencia |
800 |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
|---|
| Mención de serie |
Intelligent Technologies and Robotics (Springer-42732) |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
Introduction -- Part I: Theoretical Background -- Brief Introduction to Statistical Machine Learning -- Brief Introduction to Computational Intelligence -- Part II: Theoretical Fundamentals of the Proposed Approach -- Empirical Approach - Introduction -- Empirical Fuzzy Sets and Systems -- Anomaly Detection - Empirical Approach -- Data Partitioning - Empirical Approach -- Autonomous Learning Multi-Model Systems -- Transparent Deep Rule-Based Classifiers -- Part III: Applications of the Proposed Approach -- Applications of Autonomous Anomaly Detection. |
| 520 3# - SUMARIO, ETC. |
|---|
| Sumario, etc. |
This book provides a 'one-stop source' for all readers who are interested in a new, empirical approach to machine learning that, unlike traditional methods, successfully addresses the demands of today's data-driven world. After an introduction to the fundamentals, the book discusses in depth anomaly detection, data partitioning and clustering, as well as classification and predictors. It describes classifiers of zero and first order, and the new, highly efficient and transparent deep rule-based classifiers, particularly highlighting their applications to image processing. Local optimality and stability conditions for the methods presented are formally derived and stated, while the software is also provided as supplemental, open-source material. The book will greatly benefit postgraduate students, researchers and practitioners dealing with advanced data processing, applied mathematicians, software developers of agent-oriented systems, and developers of embedded and real-time systems. It can also be used as a textbook for postgraduate coursework; for this purpose, a standalone set of lecture notes and corresponding lab session notes are available on the same website as the code. Dimitar Filev, Henry Ford Technical Fellow, Ford Motor Company, USA: "The book Empirical Approach to Machine Learning opens new horizons to automated and efficient data processing." Paul J. Werbos, Inventor of the back-propagation method, USA: "I owe great thanks to Professor Plamen Angelov for making this important material available to the community just as I see great practical needs for it, in the new area of making real sense of high-speed data from the brain." Chin-Teng Lin, Distinguished Professor at University of Technology Sydney, Australia: "This new book will set up a milestone for the modern intelligent systems." Edward Tunstel, President of IEEE Systems, Man, Cybernetics Society, USA: "Empirical Approach to Machine Learning provides an insightful and visionary boost of progress in the evolution of computational learning capabilities yielding interpretable and transparent implementations.". |
| 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 |
Gu, Xiaowei. |
| 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 |
9783030023836 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
|---|
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783030023850 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
|---|
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783030132095 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
|---|
| Identificador Uniforme del Recurso |
https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-030-02384-3 |
| 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 |
| 988 ## - NOTA LOCAL 598 |
|---|
| Nota local 598 |
Primersemestre_2019_Robotics |
| 998 ## - FONDO MILLENIUM |
|---|
| Biblioteca |
SI |
| Tipo de registro |
m |
| Tipo de materia |
z |
| Idioma |
eng |
| País |
gw |
| h |
0 |
| Fecha creación |
11/2019 |
| e |
k |
| Catalogado |
Sí |