Learning and Decision-Making from Rank Data (Record no. 387128)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 03788nam a22004335i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 387128
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230207170933.0
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 220601s2019 sz | s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783031015823
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-031-01582-3
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 QA278.75
Número de documento/Ítem 2019 EB
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Xia, Lirong
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 686635
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Learning and Decision-Making from Rank Data
Mención de responsabilidad, etc. by Lirong Xia
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición 1st edition 2019
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 2019
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (XV, 143 páginas)
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Término de tipo de contenido texto
Código de tipo de contenido txt
Fuente rdacontent
337 ## - TIPO DE MEDIO
Nombre/término del tipo de medio electrónico
Código del tipo de medio c
Fuente rdamedia
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Nombre/término del tipo de soporte recurso electrónico
Código del tipo de soporte cr
Fuente rdacarrier
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo archivo de texto
Formato de codificación PDF
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas 1939-4616
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Preface -- Acknowledgments -- Introduction -- Statistical Models for Rank Data -- Parameter Estimation Algorithms -- The Rank-Breaking Framework -- Mixture Models for Rank Data -- Bayesian Preference Elicitation -- Socially Desirable Group Decision-Making from Rank Data -- Future Directions -- Bibliography -- Author's Biography.
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. The ubiquitous challenge of learning and decision-making from rank data arises in situations where intelligent systems collect preference and behavior data from humans, learn from the data, and then use the data to help humans make efficient, effective, and timely decisions. Often, such data are represented by rankings. This book surveys some recent progress toward addressing the challenge from the considerations of statistics, computation, and socio-economics. We will cover classical statistical models for rank data, including random utility models, distance-based models, and mixture models. We will discuss and compare classical and state-of-the-art algorithms, such as algorithms based on Minorize-Majorization (MM), Expectation-Maximization (EM), Generalized Method-of-Moments (GMM), rank breaking, and tensor decomposition. We will also introduce principled Bayesian preference elicitation frameworks for collecting rank data. Finally, we will examine socio-economic aspects of statistically desirable decision-making mechanisms, such as Bayesian estimators. This book can be useful in three ways: (1) for theoreticians in statistics and machine learning to better understand the considerations and caveats of learning from rank data, compared to learning from other types of data, especially cardinal data; (2) for practitioners to apply algorithms covered by the book for sampling, learning, and aggregation; and (3) as a textbook for graduate students or advanced undergraduate students to learn about the field. This book requires that the reader has basic knowledge in probability, statistics, and algorithms. Knowledge in social choice would also help but is not required.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Synthesis Collection of Technology_2019
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 166090
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Aprendizaje automático
Subdivisión general Métodos matemáticos
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 669416
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Toma de decisiones
Subdivisión general Proceso de datos
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 141176
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Toma de decisiones
Subdivisión general Simulación por ordenador
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031000270
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031004544
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031027109
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-031-01582-3
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
998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS
Fecha de catalogación 02/2023
Tipo de materia E-book
Catalogador Susana Carmen Delgado Sanz
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) 25/11/2022 En línea   QA278.75 2019 EB eBook.01112327 25/11/2022 25/11/2022 LIBRO-E NO PRÉSTAMO