Bayesian Methods for Nonlinear Classification and Regression
Idioma: inglés
Editorial: John Wiley and Sons Inc, US, 2002
- Tapa dura
- Nuevo

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Bei der Regressionsanalyse von Datenmaterial erhält man leider selten lineare oder andere einfache Zusammenhänge (parametrische Modelle). Dieses Buch hilft Ihnen, auch komplexere, nichtparametrische Modelle zu verstehen und zu beherrschen. Stärken und Schwächen jedes einzelnen Modells werden durch die Anwendung auf Standarddatensätze demonstriert. Verbreitete nichtparametrische Modelle werden mit Hilfe von Bayes-Verfahren in einen kohärenten wahrscheinlichkeitstheoretischen Zusammenhang gebracht.
N° de ref. del artículo LU-9780471490364
- Título
- Bayesian Methods for Nonlinear Classification and Regression
- Autor
- David G. T. Denison, Christopher C. Holmes, Bani K. Mallick, Adrian F. M. Smith
- Editorial
- John Wiley and Sons Inc, US
- Año de publicación
- 2002
- Estado
- New
- Encuadernación
- Hardback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0471490369
- ISBN 13
- 9780471490364
- Peso del artículo
- 536 gramos
* Focuses on the problems of classification and regression using flexible, data-driven approaches.
* Demonstrates how Bayesian ideas can be used to improve existing statistical methods.
* Includes coverage of Bayesian additive models, decision trees, nearest-neighbour, wavelets, regression splines, and neural networks.
* Emphasis is placed on sound implementation of nonlinear models.
* Discusses medical, spatial, and economic applications.
* Includes problems at the end of most of the chapters.
* Supported by a web site featuring implementation code and data sets.
Primarily of interest to researchers of nonlinear statistical modelling, the book will also be suitable for graduate students of statistics. The book will benefit researchers involved inregression and classification modelling from electrical engineering, economics, machine learning and computer science.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
David G. T. Denison and Christopher C. Holmes are the authors of Bayesian Methods for Nonlinear Classification and Regression, published by Wiley.
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