Pattern recognition presents a significant challege for scientists and engineers, and many different approaches have been proposed. This book provides a self-contained account of probabilistic techniques that have been applied to the subject. Researchers and graduate students will benefit from this wide-ranging account of the field.
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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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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. 660 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9781461268772
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. 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 ex. Nº de ref. del artículo: 4189514
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Taschenbuch. Condición: Neu. A Probabilistic Theory of Pattern Recognition | Luc Devroye (u. a.) | Taschenbuch | xv | Englisch | 2013 | Springer | EAN 9781461268772 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu. Nº de ref. del artículo: 105322850
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