Principles of Nonparametric Learning: 434 (CISM International Centre for Mechanical Sciences) - Tapa blanda
Libro 215 de 415: CISM International Centre for Mechanical Sciences
Sinopsis
This volume provides a systematic in-depth analysis of nonparametric learning. It covers the theoretical limits and the asymptotical optimal algorithms and estimates, such as pattern recognition, nonparametric regression estimation, universal prediction, vector quantization, distribution and density estimation, and genetic programming.
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This volume provides a systematic in-depth analysis of nonparametric learning. It covers the theoretical limits and the asymptotical optimal algorithms and estimates, such as pattern recognition, nonparametric regression estimation, universal prediction, vector quantization, distribution and density estimation, and genetic programming.
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Principles of Nonparametric Learning: 434
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Springer Verlag, 2002
ISBN 10: 3211836888
ISBN 13: 9783211836880
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This volume provides a systematic in-depth analysis of nonparametric learning. It covers the theoretical limits and the asymptotical optimal algorithms and estimates, such as pattern recognition, nonparametric regression estimation, universal prediction, vector quantization, distribution and density estimation, and genetic programming. 348 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783211836880
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Taschenbuch. Condición: Neu. Principles of Nonparametric Learning | Laszlo Györfi | Taschenbuch | v | Englisch | 2002 | Springer | EAN 9783211836880 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand. Nº de ref. del artículo: 102566724
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The book provides systematic in-depth analysis of nonparametric learning. It covers the theoretical limits and the asymptotical optimal algorithms and estimates, such as pattern recognition, nonparametric regression estimation, universal prediction, vector quantization, distribution and density estimation and genetic programming.The book is mainly addressed to postgraduates in engineering, mathematics, computer science, and researchers in universities and research institutions.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 348 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783211836880
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