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A Probabilistic Theory of Pattern Recognition: 31 (Stochastic Modelling and Applied Probability) - Tapa dura
Sinopsis
A self-contained and coherent account of probabilistic techniques, covering: distance measures, kernel rules, nearest neighbour rules, Vapnik-Chervonenkis theory, parametric classification, and feature extraction. Each chapter concludes with problems and exercises to further the readers understanding. Both research workers and graduate students will benefit from this wide-ranging and up-to-date account of a fast- moving field.
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De la contraportada
Pattern recognition presents one of the most significant challenges for scientists and engineers, and many different approaches have been proposed. The aim of this book is to provide a self-contained account of probabilistic analysis of these approaches. The book includes a discussion of distance measures, nonparametric methods based on kernels or nearest neighbors, Vapnik-Chervonenkis theory, epsilon entropy, parametric classification, error estimation, tree classifiers, and neural networks. Wherever possible, distribution-free properties and inequalities are derived. A substantial portion of the results or the analysis is new. Over 430 problems and exercises complement the material.
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- EditorialSpringer
- Año de publicación1997
- ISBN 10 0387946187
- ISBN 13 9780387946184
- EncuadernaciónTapa dura
- IdiomaInglés
- Número de páginas660
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Applications Of Mathematics- A Probabilistic Theory Of Pattern Recognition, Sie
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A probabilistic theory of pattern recognition Luc Devroye, László Györfi, Gábor Lugosi. Applications of mathematics 31; Applications of Mathematics 31.
Publicado por
New York, Springer, 1996
ISBN 10: 0387946187
ISBN 13: 9780387946184
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APPLICATIONS OF MATHEMATICS- A PROBABILISTIC THEORY OF PATTERN RECOGNITION, SIE
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A PROBABILISTIC THEORY OF PATTERN RECOGNITION SIE (PB 2014)
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A Probabilistic Theory of Pattern Recognition (Stochastic Modelling and Applied Probability)
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Probabilistic Theory of Pattern Recognition
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A Probabilistic Theory of Pattern Recognition
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A Probabilistic Theory of Pattern Recognition
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A Probabilistic Theory of Pattern Recognition
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A Probabilistic Theory of Pattern Recognition (Stochastic Modelling and Applied Probability)
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