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Regularized System Identification : Learning Dynamic Models from Data
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Regularized System Identification : Learning Dynamic Models from Data
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Regularized System Identification
Idioma: Inglés
Publicado por Springer Nature Switzerland AG, CH, 2022
ISBN 10: 3030958620 ISBN 13: 9783030958626
Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoPaperback. Condición: New. 1st ed. 2022. This open access book provides a comprehensive treatment of recent developments in kernel-based identification that are of interest to anyone engaged in learning dynamic systems from data. The reader is led step by step into understanding of a novel paradigm that leverages the power of machine learning without losing sight of the system-theoretical principles of black-box identification. The authors' reformulation of the identification problem in the light of regularization theory not only offers new insight on classical questions, but paves the way to new and powerful algorithms for a variety of linear and nonlinear problems. Regression methods such as regularization networks and support vector machines are the basis of techniques that extend the function-estimation problem to the estimation of dynamic models. Many examples, also from real-world applications, illustrate the comparative advantages of the new nonparametric approach with respect to classic parametric prediction error methods.The challenges it addresses lie at the intersection of several disciplines so Regularized System Identification will be of interest to a variety of researchers and practitioners in the areas of control systems, machine learning, statistics, and data science.This is an open access book.
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Regularized System Identification: Learning Dynamic Models from Data (Communications and Control Engineering)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 26,27
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Regularized System Identification : Learning Dynamic Models from Data
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Regularized System Identification : Learning Dynamic Models from Data
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Regularized System Identification: Learning Dynamic Models from Data (Communications and Control Engineering)
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Regularized System Identification
Idioma: Inglés
Publicado por Springer Nature Switzerland AG, CH, 2022
ISBN 10: 3030958620 ISBN 13: 9783030958626
Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoPaperback. Condición: New. 1st ed. 2022. This open access book provides a comprehensive treatment of recent developments in kernel-based identification that are of interest to anyone engaged in learning dynamic systems from data. The reader is led step by step into understanding of a novel paradigm that leverages the power of machine learning without losing sight of the system-theoretical principles of black-box identification. The authors' reformulation of the identification problem in the light of regularization theory not only offers new insight on classical questions, but paves the way to new and powerful algorithms for a variety of linear and nonlinear problems. Regression methods such as regularization networks and support vector machines are the basis of techniques that extend the function-estimation problem to the estimation of dynamic models. Many examples, also from real-world applications, illustrate the comparative advantages of the new nonparametric approach with respect to classic parametric prediction error methods.The challenges it addresses lie at the intersection of several disciplines so Regularized System Identification will be of interest to a variety of researchers and practitioners in the areas of control systems, machine learning, statistics, and data science.This is an open access book.
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Regularized System Identification
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2022
ISBN 10: 3030958620 ISBN 13: 9783030958626
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 39,60
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Powerful tools lead to new principles and algorithms for various linear and nonlinear system identification techniquesCareful mathematics provide a rigorous basis for cross-fertilization between system identification and machine learningDev.
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Regularized System Identification: Learning Dynamic Models from Data (Communications and Control Engineering)
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Regularized System Identification
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2022
ISBN 10: 3030958590 ISBN 13: 9783030958596
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 48,37
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