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Algebraic Geometry and Statistical Learning Theory Hardback: 25 (Cambridge Monographs on Applied and Computational Mathematics, Series Number 25) - Tapa dura
Sinopsis
Sure to be influential, this book lays the foundations for the use of algebraic geometry in statistical learning theory. Many widely used statistical models are singular: mixture models, neural networks, HMMs, and Bayesian networks are major examples. The theory achieved here underpins accurate estimation techniques in the presence of singularities.
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Acerca del autor
Sumio Watanabe is a Professor in the Precision and Intelligence Laboratory at the Tokyo Institute of Technology.
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Algebraic Geometry and Statist
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Cambridge University Press, 2009
ISBN 10: 0521864674
ISBN 13: 9780521864671
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Algebraic Geometry and Statistical Learning Theory (Cambridge Monographs on Applied and Computational Mathematics, Series Number 25)
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Condición: New. Sure to be influential, this book lays the foundations for the use of algebraic geometry in statistical learning theory. Series: Cambridge Monographs on Applied and Computational Mathematics. Num Pages: 300 pages, 13 b/w illus. BIC Classification: PBMW; UYQM. Category: (UU) Undergraduate. Dimension: 237 x 159 x 21. Weight in Grams: 540. . 2009. Illustrated. hardcover. . . . . Nº de ref. del artículo: V9780521864671
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