Machine Learning Algorithms and Applications

Здесь есть возможность читать онлайн «Machine Learning Algorithms and Applications» — ознакомительный отрывок электронной книги совершенно бесплатно, а после прочтения отрывка купить полную версию. В некоторых случаях можно слушать аудио, скачать через торрент в формате fb2 и присутствует краткое содержание. Жанр: unrecognised, на английском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале библиотеки ЛибКат.

Machine Learning Algorithms and Applications: краткое содержание, описание и аннотация

Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «Machine Learning Algorithms and Applications»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.

Machine Learning Algorithms  The book discusses many methods based in different fields, including statistics, pattern recognition, neural networks, artificial intelligence, sentiment analysis, control, and data mining, in order to present a unified treatment of machine learning problems and solutions. All learning algorithms are explained so that the user can easily move from the equations in the book to a computer program.

Machine Learning Algorithms and Applications — читать онлайн ознакомительный отрывок

Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «Machine Learning Algorithms and Applications», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.

Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

3. Abe, M. and Nakayama, H., Deep learning for forecasting stock returns in the cross-section, in: Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) , vol. 10937 LNAI, pp. 273–284, 2018.

4. Kumar, D.A., Silkworm Growth Monitoring Smart Sericulture System based on Internet of Things (IOT) and Image Processing. Int. J. Comput. Appl ., 180, 18, 975–8887, 2018.

5. S.P., Rajanna, G.S., Chethan, D., Application of Image Analysis methods for Quantification of Fecundity in Silkworm Bombyx mori L, in: International Sericulture Commission , Research Papers, 2015 ( http://www.inserco.org/en/previous_issue).

6. Kiratiratanapruk, K., Watcharapinchai, N., Methasate, I., Sinthupinyo, W., Silkworm eggs detection and classification using image analysis, in: 2014 International Computer Science and Engineering Conference, ICSEC 2014 , pp. 340–345, 2014.

7. Pandit, A., Rangole, J., Shastri, R., Deosarkar, S., Vision system for automatic counting of silkworm eggs, 2014 International Conference on Information Communication and Embedded Systems, ICICES 2014 , no. 978, pp. 1–5, 2015.

8. Kiratiratanapruk, K. and Sinthupinyo, W., Worm egg segmentation based centroid detection in low contrast image, in: 2012 International Symposium on Communications and Information Technologies, ISCIT 2012 , pp. 1139–1143, 2012.

9. Pathan, S., Harale, A., Student, P.G., A Method of Automatic Silkworm Eggs Counting System. Int. J. Innovative Res. Comput. Commun. Eng ., 4, 12, 25, 2016.

10. K.P.R., Sanjeev Poojary, L., M.G.V., S.N.K., An Image Processing Algorithm for Silkworm Egg Counting. Perspect. Commun. Embedded-Syst. Signal-Process. (PiCES) , 1, 4, 2566–932, 2017.

11. Matas, J., Galambos, C., Kittler, J., Robust Detection of Lines Using the Progressive Probabilistic Hough Transform. Comput. Vision Image Understanding , 78, 1, 119–137, Apr. 2000.

12. Nikitha, R.N., Srinidhi, R.G., Harshith, R., Amar, T., Raghavendra, C.G., Reckoning the hatch rate of multivoltine silkworm eggs by differentiating yellow grains from white shells using blob analysis technique, in: Advances in Intelligent Systems and Computing , vol. 709, pp. 497–506, 2018.

13. F. und T. des L. N.-W. Ministerium für Innovation and Wissenschaft, Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks. Advances in neural information processing systems , 2015.

14. Özdener, A.E. and Rivkin, A., You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection Joseph. Drug Des. Devel. Ther ., abs/1506.02640, 11, 2827–2840, 2015.

1 *Corresponding author: 44shree@gmail.com

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Похожие книги на «Machine Learning Algorithms and Applications»

Представляем Вашему вниманию похожие книги на «Machine Learning Algorithms and Applications» списком для выбора. Мы отобрали схожую по названию и смыслу литературу в надежде предоставить читателям больше вариантов отыскать новые, интересные, ещё непрочитанные произведения.


Отзывы о книге «Machine Learning Algorithms and Applications»

Обсуждение, отзывы о книге «Machine Learning Algorithms and Applications» и просто собственные мнения читателей. Оставьте ваши комментарии, напишите, что Вы думаете о произведении, его смысле или главных героях. Укажите что конкретно понравилось, а что нет, и почему Вы так считаете.

x