FUNDAMENTALS OF PATTERN RECOGNITION & MA
BRAGA-NETO,ULISSES
ISBN 10: 3031609492 ISBN 13: 9783031609497
Editorial: Springer, 2024
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N° de ref. del artículo NWUS9783031609497
Sinopsis:
This book is a concise but thorough introduction to the tools commonly used in pattern recognition and machine learning, including classification, dimensionality reduction, regression, and clustering, as well as recent popular topics such as deep neural networks and Gaussian process regression. The Second Edition is thoroughly revised, featuring a new chapter on the emerging topic of physics-informed machine learning and additional material on deep neural networks.
Combining theory and practice, this book is suitable for the graduate or advanced undergraduate level classroom and self-study. It fills the need of a mathematically-rigorous text that is relevant to the practitioner as well, with datasets from applications in bioinformatics and materials informatics used throughout to illustrate the theory. These datasets are available from the book website to be used in end-of-chapter coding assignments based on python and Keras/Tensorflow. All plots in the text were generated using python scripts and jupyter notebooks, which can be downloaded from the book website.
Acerca del autor:
Ulisses Braga-Neto, Ph.D. is a Professor in the Department of Electrical and Computer Engineering at Texas A&M University. His main research areas are pattern recognition, machine learning, statistical signal processing, and applications in bioinformatics and materials informatics. He has worked extensively in the field of error estimation for pattern recognition and machine learning, having received an NSF CAREER award for research in this area, and co-authored a monograph with Edward R. Dougherty on the topic. He has also made contributions to the field of Mathematical morphology in signal and image processing.
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Detalles bibliográficos
Título: FUNDAMENTALS OF PATTERN RECOGNITION & MA
Editorial: Springer
Año de publicación: 2024
Encuadernación: Encuadernación de tapa dura
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Edición: 2ª Edición
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Buch. Condición: Neu. Fundamentals of Pattern Recognition and Machine Learning | Ulisses Braga-Neto | Buch | xxi | Englisch | 2024 | Springer | EAN 9783031609497 | 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: 128966663
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book is a concise but thorough introduction tothe tools commonly used in pattern recognition and machine learning, including classification, dimensionality reduction, regression, and clustering, as well as recent popular topics such as deep neural networks and Gaussian process regression. The Second Edition is thoroughly revised, featuring a new chapter on the emerging topic of physics-informed machine learning and additional material on deep neural networks.Combining theory and practice, this book is suitable for the graduate or advanced undergraduate levelclassroom and self-study. It fills the need of a mathematically-rigorous text that is relevant to the practitioner as well, with datasets from applications in bioinformatics and materials informatics used throughout to illustrate the theory. These datasets are available from the book website to be used in end-of-chapter coding assignments based on python and Keras/Tensorflow. All plots in the text were generated using python scripts and jupyter not Elektronisches Buch, which can be downloaded from the book website. 400 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783031609497
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book is a concise but thorough introduction to the tools commonly used in pattern recognition and machine learning, including classification, dimensionality reduction, regression, and clustering, as well as recent popular topics such as deep neural networks and Gaussian process regression. The Second Edition is thoroughly revised, featuring a new chapter on the emerging topic of physics-informed machine learning and additional material on deep neural networks.Combining theory and practice, this book is suitable for the graduate or advanced undergraduate level classroom and self-study. It fills the need of a mathematically-rigorous text that is relevant to the practitioner as well, with datasets from applications in bioinformatics and materials informatics used throughout to illustrate the theory. These datasets are available from the book website to be used in end-of-chapter coding assignments based on python and Keras/Tensorflow. All plots in the text were generated using python scripts and jupyter not Elektronisches Buch, which can be downloaded from the book website.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 424 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783031609497
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