Coding Ockham's Razor

Idioma: inglés

Editorial: Springer International Publishing Mai 2018, 2018

3319764322 / 9783319764320

Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book explores inductive inference using the minimum message length (MML) principle, a Bayesian method which is a realisation of Ockham's Razor based on information theory. Accompanied by a library of software, the book can assist an applications programmer, student or researcher in the fields of data analysis and machine learning to write computer programs based upon this principle. MML inference has been around for 50 years and yet only one highly technical book has been written about the subject. The majority of research in the field has been backed by specialised one-off programs but this book includes a library of general MML-based software, in Java. The Java source code is available under the GNU GPL open-source license. The software library is documented using Javadoc which produces extensive cross referenced HTML manual pages. Every probability distribution and statistical model that is described in the book is implemented and documented in the software library. The library may contain a component that directly solves a reader's inference problem, or contain components that can be put together to solve the problem, or provide a standard interface under which a new component can be written to solve the problem. This book will be of interest to application developers in the fields of machine learning and statistics as well as academics, postdocs, programmers and data scientists. It could also be used by third year or fourth year undergraduate or postgraduate students. 192 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9783319764320

Título
Coding Ockham's Razor
Autor
Lloyd Allison
Editorial
Springer International Publishing Mai 2018
Año de publicación
2018
Estado
Neu
Encuadernación
Buch
Idioma
inglés
ISBN 10
3319764322
ISBN 13
9783319764320
Peso del artículo
459 gramos
Dimensiones
241x160x17 mm

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