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A Probabilistic Theory of Pattern Recognition: 31 (Stochastic Modelling and Applied Probability) - Tapa blanda

 
9781461268772: A Probabilistic Theory of Pattern Recognition: 31 (Stochastic Modelling and Applied Probability)

Sinopsis

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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ISBN 10:  0387946187 ISBN 13:  9780387946184
Editorial: Springer, 1997
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Luc Devroye|Laszlo Györfi|Gabor Lugosi
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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. 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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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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, free 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. Nº de ref. del artículo: 9781461268772

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Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware -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, free 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.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 660 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9781461268772

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