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An Introduction to Machine Learning
An Introduction to Machine Learning
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An Introduction to Machine Learning

Kubat, Miroslav

Netherlands: Springer Nature 2015

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Ensemble machine learning paradigms in hydrology: A review
Ensemble machine learning paradigms in hydrology: A review
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Ensemble machine learning paradigms in hydrology: A review

Zounemat-Kermani, Mohammad ; Batelaan, Okke ; Fadaee, Marzieh ; Hinkelmann, Reinhard

Journal of hydrology (Amsterdam), 2021-07, Vol.598, p.126266, Article 126266 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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3
Machine Learning: A Bayesian and Optimization Perspective
Machine Learning: A Bayesian and Optimization Perspective
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Machine Learning: A Bayesian and Optimization Perspective

Theodoridis, Sergios

San Diego: Elsevier Science & Technology 2015

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4
Machine learning to assist filtered two‐fluid model development for dense gas–particle flows
Machine learning to assist filtered two‐fluid model development for dense gas–particle flows
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Machine learning to assist filtered two‐fluid model development for dense gas–particle flows

Zhu, Li‐Tao ; Tang, Jia‐Xun ; Luo, Zheng‐Hong

AIChE journal, 2020-06, Vol.66 (6), p.n/a [Periódico revisado por pares]

Hoboken, USA: John Wiley & Sons, Inc

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5
An Optical Communication's Perspective on Machine Learning and Its Applications
An Optical Communication's Perspective on Machine Learning and Its Applications
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An Optical Communication's Perspective on Machine Learning and Its Applications

Khan, Faisal Nadeem ; Fan, Qirui ; Lu, Chao ; Lau, Alan Pak Tao

Journal of lightwave technology, 2019-01, Vol.37 (2), p.493-516 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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6
A Survey on Data Collection for Machine Learning: A Big Data - AI Integration Perspective
A Survey on Data Collection for Machine Learning: A Big Data - AI Integration Perspective
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A Survey on Data Collection for Machine Learning: A Big Data - AI Integration Perspective

Roh, Yuji ; Heo, Geon ; Whang, Steven Euijong

IEEE transactions on knowledge and data engineering, 2021-04, Vol.33 (4), p.1328-1347 [Periódico revisado por pares]

IEEE

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7
Statistical machine‐learning–based predictive control of uncertain nonlinear processes
Statistical machine‐learning–based predictive control of uncertain nonlinear processes
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Statistical machine‐learning–based predictive control of uncertain nonlinear processes

Wu, Zhe ; Alnajdi, Aisha ; Gu, Quanquan ; Christofides, Panagiotis D.

AIChE journal, 2022-05, Vol.68 (5), p.n/a [Periódico revisado por pares]

Hoboken, USA: John Wiley & Sons, Inc

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8
Applied machine learning: Forecasting heat load in district heating system
Applied machine learning: Forecasting heat load in district heating system
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Applied machine learning: Forecasting heat load in district heating system

Idowu, Samuel ; Saguna, Saguna ; Åhlund, Christer ; Schelén, Olov

Energy and buildings, 2016-12, Vol.133, p.478-488 [Periódico revisado por pares]

Lausanne: Elsevier B.V

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A review of vibration-based damage detection in civil structures: From traditional methods to Machine Learning and Deep Learning applications
A review of vibration-based damage detection in civil structures: From traditional methods to Machine Learning and Deep Learning applications
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A review of vibration-based damage detection in civil structures: From traditional methods to Machine Learning and Deep Learning applications

Avci, Onur ; Abdeljaber, Osama ; Kiranyaz, Serkan ; Hussein, Mohammed ; Gabbouj, Moncef ; Inman, Daniel J.

Mechanical systems and signal processing, 2021-01, Vol.147, p.107077, Article 107077 [Periódico revisado por pares]

Berlin: Elsevier Ltd

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10
A performance comparison of supervised machine learning models for Covid-19 tweets sentiment analysis
A performance comparison of supervised machine learning models for Covid-19 tweets sentiment analysis
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A performance comparison of supervised machine learning models for Covid-19 tweets sentiment analysis

Rustam, Furqan ; Khalid, Madiha ; Aslam, Waqar ; Rupapara, Vaibhav ; Mehmood, Arif ; Choi, Gyu Sang Mumtaz, Wajid

PloS one, 2021-02, Vol.16 (2), p.e0245909-e0245909 [Periódico revisado por pares]

United States: Public Library of Science

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