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BibTeX
Hybride Optimierung Für Dimensionsreduktion: Unüberwachte Regression Mit Gradientenabstieg und Evolutionären Algorithmen
Lückehe, Daniel
2015, 2015
Details
Autor(en) / Beteiligte
Lückehe, Daniel
Titel
Hybride Optimierung Für Dimensionsreduktion: Unüberwachte Regression Mit Gradientenabstieg und Evolutionären Algorithmen
Auflage
2015
Ort / Verlag
Wiesbaden: Springer Vieweg. in Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
Erscheinungsjahr
2015
Link zum Volltext
Quelle
Alma/SFX Local Collection
Sprache
Deutsch
Identifikatoren
ISBN: 3658107375, 9783658107376
DOI: 10.1007/978-3-658-10738-3
Titel-ID: cdi_springer_books_10_1007_978_3_658_10738_3
Format
–
Schlagworte
Artificial Intelligence
,
Big data
,
Computer Imaging, Vision, Pattern Recognition and Graphics
,
Computer Science
,
Theory of Computation
Weiterführende Literatur
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