MARC details
| 000 -CABECERA |
|---|
| campo de control de longitud fija |
03926nam a22003855i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
397722 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
ES-MaUEC |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| campo de control |
20240104162609.0 |
| 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 |
231101s2024 si | s |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
9789819938148 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES |
|---|
| Número estándar o código |
10.1007/978-981-99-3814-8 |
| 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 |
| 050 04 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
|---|
| Número de clasificación |
Q334-342 |
| Número de documento/Ítem |
2024 |
| 050 04 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
|---|
| Número de clasificación |
TA347.A78 |
| Número de documento/Ítem |
2024 |
| 245 00 - MENCIÓN DE TÍTULO |
|---|
| Título |
Handbook of Evolutionary Machine Learning |
| Mención de responsabilidad, etc. |
edited by Wolfgang Banzhaf, Penousal Machado, Mengjie Zhang |
| 250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN |
|---|
| Mención de edición |
first edition 2024 |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Singapore |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2024 |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Springer International Publishing |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
1 recurso en línea |
| 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 |
text file |
| Formato de codificación |
PDF |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
|---|
| Mención de serie |
Genetic and Evolutionary Computation |
| Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas |
1932-0175 |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
Part 1. Overview chapters -- Chapter 1. EML Fundamentals -- Chapter 2. EML in Supervised Learning -- Chapter 3. EML in Unsupervised Learning -- Chapter 4. EML in Reinforcement Learning -- Part 2. Evolutionary Computation as Machine Learning -- Chapter 5. Evolutionary Clustering -- Chapter 6. Evolutionary Classification and Regression -- Chapter 7. Evolutionary Ensemble Learning -- Chapter 8. Evolutionary Deep Learning -- Chapter 9. Evolutionary Generative Models -- Part 3. Evolutionary Computation for Machine Learning -- Chapter 10. Evolutionary Data Preparation -- Chapter 11. Evolutionary Feature Engineering and Selection -- Chapter 12. Evolutionary Model Parametrization -- Chapter 13. Evolutionary Model Design -- Chapter 14. Evolutionary Model Validation -- Part 4. Applications -- Chapter 15. EML in Medicine -- Chapter 16. EML in Robotics -- Chapter 17. EML in Finance -- Chapter 18. EML in Science -- Chapter 19. EML in Environmental Science -- Chapter 20. EML in the Arts. |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. |
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| Sumario, etc. |
This book, written by leading international researchers of evolutionary approaches to machine learning, explores various ways evolution can address machine learning problems and improve current methods of machine learning. Topics in this book are organized into five parts. The first part introduces some fundamental concepts and overviews of evolutionary approaches to the three different classes of learning employed in machine learning. The second addresses the use of evolutionary computation as a machine learning technique describing methodologic improvements for evolutionary clustering, classification, regression, and ensemble learning. The third part explores the connection between evolution and neural networks, in particular the connection to deep learning, generative and adversarial models as well as the exciting potential of evolution with large language models. The fourth part focuses on the use of evolutionary computation for supporting machine learning methods. This includes methodological developments for evolutionary data preparation, model parametrization, design, and validation. The final part covers several chapters on applications in medicine, robotics, science, finance, and other disciplines. Readers find reviews of application areas and can discover large-scale, real-world applications of evolutionary machine learning to a variety of problem domains. This book will serve as an essential reference for researchers, postgraduate students, practitioners in industry and all those interested in evolutionary approaches to machine learning. |
| 988 ## - NOTA LOCAL 598 |
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| Nota local 598 (boletines) |
Springer_Computer_2024 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
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| Identificador Uniforme del Recurso |
https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-981-99-3814-8 |
| Nota pública |
Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid) |
| 912 ## - |
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| -- |
ZDB-2-SCS |
| 912 ## - |
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| -- |
ZDB-2-SXCS |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) |
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| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Library of Congress Classification |
| Tipo de ítem Koha |
LIBRO-E NO PRÉSTAMO |