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  1. Chien, Jen-tzung [VerfasserIn]

    Source separation and machine learning

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    London; San Diego; Cambirdge, Ma; Oxford: Elsevier, Academic Press, [2019]

  2. Theodoridis, Sergios [VerfasserIn]

    Machine learning : a Bayesian and optimization perspective

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    Amsterdam; Boston; Heidelberg; London; New York; Oxford; Paris; San Diego; San Francisco; Singapore; Sydney; Tokyo: Elsevier, AP, [2015]

  3. Langley, Pat [VerfasserIn]

    Elements of machine learning

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    San Francisco, Calif.: Morgan Kaufmann Publ., 1996

    Erschienen in: The Morgan Kaufmann series in machine learning

  4. Schütt, Kristof [HerausgeberIn]; Chmiela, Stefan [HerausgeberIn]; Lilienfeld, O. Anatole von [HerausgeberIn]; Tkatchenko, Alexandre [HerausgeberIn]; Tsuda, Koji [HerausgeberIn]; Müller, Klaus-Robert [HerausgeberIn] ; Springer International Publishing

    Machine learning meets quantum physics

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    Cham, Switzerland: Springer, [2020]

    Erschienen in: Lecture notes in physics ; 968

  5. Alpaydın, Ethem [VerfasserIn]

    Maschinelles Lernen - [2. Auflage]

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    Berlin; Boston: De Gruyter Oldenbourg, [2019]

    Erschienen in: De Gruyter Studium

  6. Dong, Guozhu [HerausgeberIn]; Liu, Huan [HerausgeberIn]

    Feature engineering for machine learning and data analytics

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    Boca Raton; London; New York: CRC Press, Taylor & Francis Group, a Chapman & Hall book, [2018]

    Erschienen in: Chapman & Hall/CRC data mining and knowledge discovery series

  7. Brink, Henrik [VerfasserIn]; Richards, Joseph W. [VerfasserIn]; Fetherolf, Mark [VerfasserIn] ; Cronin, Beau [VerfasserIn eines Vorworts]

    Real-world machine learning

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    Shelter Island: Manning, [2017]

  8. Schuld, Maria [VerfasserIn]; Petruccione, Francesco [VerfasserIn]

    Supervised learning with quantum computers

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    Cham: Springer, [2018]

    Erschienen in: Quantum science and technology