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Umgang mit unausgewogenen und schwach gekennzeichneten Daten beim maschinellen Lernen mit Kraftstoffen...

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Th makes two main contributions: helping readers gain a deeper understanding of the underlying mathematical theory; and developing new, intuitive and well-performing classification approaches. The authors bridge the gap between the theoretical proposals of the mathematical model and important challenges in machine learning.

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