MARC details
| 000 -CABECERA |
| campo de control de longitud fija |
02836nam a22003735i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
| campo de control |
398116 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
| campo de control |
ES-MaUEC |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
| campo de control |
20240314174528.0 |
| 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 |
230316s2023 sz | o |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783031204678 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES |
| Número estándar o código |
10.1007/978-3-031-20467-8 |
| 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 |
QA76.9 .D343 |
| Número de documento/Ítem |
2023 EB |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
| Nombre de persona |
Esuli, Andrea |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| Código de función/relación |
http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut |
| 9 (RLIN) |
689472 |
| 245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO |
| Título |
Learning to Quantify |
| Mención de responsabilidad, etc. |
by Andrea Esuli, Alessandro Fabris, Alejandro Moreo, Fabrizio Sebastiani |
| 250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN |
| Mención de edición |
1st ed 2023 |
| 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 |
2023 |
| 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 |
| Fuente |
rda |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
| Mención de serie |
The Information Retrieval Series |
| Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas |
2730-6836 |
| Designación de volumen o secuencia |
47 |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. |
| Sumario, etc. |
This open access book provides an introduction and an overview of learning to quantify (a.k.a. "quantification"), i.e. the task of training estimators of class proportions in unlabeled data by means of supervised learning. In data science, learning to quantify is a task of its own related to classification yet different from it, since estimating class proportions by simply classifying all data and counting the labels assigned by the classifier is known to often return inaccurate ("biased") class proportion estimates. The book introduces learning to quantify by looking at the supervised learning methods that can be used to perform it, at the evaluation measures and evaluation protocols that should be used for evaluating the quality of the returned predictions, at the numerous fields of human activity in which the use of quantification techniques may provide improved results with respect to the naive use of classification techniques, and at advanced topics in quantification research. The book is suitable to researchers, data scientists, or PhD students, who want to come up to speed with the state of the art in learning to quantify, but also to researchers wishing to apply data science technologies to fields of human activity (e.g., the social sciences, political science, epidemiology, market research) which focus on aggregate ("macro") data rather than on individual ("micro") data. |
| 988 ## - NOTA LOCAL 598 |
| Nota local 598 (boletines) |
Springer_Computer_2023 |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
| Fuente del encabezamiento o término |
embne |
| 9 (RLIN) |
162648 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Data mining |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
| Identificador Uniforme del Recurso |
https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-031-20467-8 |
| Nota pública |
Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid) |
| 999 ## - NÚMEROS DE CONTROL DE SISTEMA (KOHA) |
| -- |
1 |
| 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 |
01/2024 |
| Tipo de materia |
E-book |
| Catalogador |
Irene Bastante |
| Catalogado |
Sí |