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Sinopsis
This 1996 book is a reliable account of the statistical framework for pattern recognition and machine learning. Valuable advice is included on both theory and applications, while case studies based on real data sets help readers develop their understanding. All data sets are available from www.stats.ox.ac.uk/~ripley/PRbook/
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Críticas
'The combination of theory and examples makes this a unique and interesting book.' A. Gelman, Journal of the International Statistical Institute
'I can warmly recommend this book. Every researcher will benefit by the broadness of Ripley's view and the comprehensive bibliography.' Dee Denteneer, ITW Nieuws
'... a grand overview of both the theory and the practice of the field ... of benefit to anyone who has an interest in a principled approach to statistical data analysis ... will indeed provide an excellent reference for many years to come.' Stephen Roberts, The Times Higher Education Supplement
'... an excellent text on the statistics of pattern classifiers and the application of neural network techniques ... Ripley has managed ... to produce an altogether accessible text ...[it] will be rightly popular with newcomers to the area for its ability to present the mathematics of statistical pattern recognition and neural networks in an accessible format and engaging style.' Nature
'... a valuable reference for engineers and science researchers.' Optics and Photonics News
Contraportada
Known for his hype-free approach to neural networks, Brian Ripley here provides an excellent text on the statistics of pattern classifiers and the application of neural techniques...Ripley's text will be rightly popular with newcomers to the area for its ability to present the mathematics of statistical pattern recognition and neural networks in an accessible format and engaging style.
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- EditorialCambridge University Press
- Año de publicación2008
- ISBN 10 0521717701
- ISBN 13 9780521717700
- EncuadernaciónTapa blanda
- IdiomaInglés
- Número de edición1
- Número de páginas416
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Pattern Recognition and Neural Networks
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