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vapnik vladimir
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Título :
nature statistical learning theory
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The Nature of Statistical Learning Theory
Librería: ThriftBooks-Dallas, Dallas, TX, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 40,35
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The Nature of Statistical Learning Theory
Librería: Goodwill Industries of VSB, Oxnard, CA, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 76,27
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THE NATURE OF STATISTICAL LEARNING THEORY
Publicado por Springer-Verlag New York Inc., 2000
ISBN 10: 0387945598 ISBN 13: 9780387945590
Idioma: Inglés
Librería: Ammareal, Morangis, Francia
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 79,99
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The Nature of Statistical Learning Theory (Information Science and Statistics)
Publicado por Springer (edition 2nd), 1999
ISBN 10: 0387987800 ISBN 13: 9780387987804
Idioma: Inglés
Librería: BooksRun, Philadelphia, PA, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 138,21
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Añadir al carritoHardcover. Condición: Fair. 2nd. The item might be beaten up but readable. May contain markings or highlighting, as well as stains, bent corners, or any other major defect, but the text is not obscured in any way.
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The Nature of Statistical Learning Theory (Information Science and Statistics)
Librería: HPB-Red, Dallas, TX, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 138,19
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The Nature of Statistical Learning Theory (Information Science and Statistics)
Librería: Solr Books, Lincolnwood, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 141,69
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The Nature of Statistical Learning Theory (Information Science and Statistics)
Librería: BennettBooksLtd, San Diego, NV, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 167,57
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Nature of Statistical Learning Theory
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 217,02
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The Nature of Statistical Learning Theory
Librería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 219,34
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The Nature of Statistical Learning Theory
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 212,83
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Nature of Statistical Learning Theory
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 222,40
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The Nature of Statistical Learning Theory (Information Science and Statistics)
Librería: Best Price, Torrance, CA, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 216,84
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The Nature of Statistical Learning Theory (Information Science and Statistics)
Librería: Best Price, Torrance, CA, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Nature of Statistical Learning Theory
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 211,33
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The Nature of Statistical Learning Theory (Information Science and Statistics)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 217,25
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The Nature of Statistical Learning Theory (Information Science and Statistics)
Librería: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 228,41
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Nature of Statistical Learning Theory
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 217,24
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The Nature of Statistical Learning Theory (Information Science and Statistics)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 225,62
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Nature of Statistical Learning Theory
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 241,59
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The Nature of Statistical Learning Theory
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 189,69
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Añadir al carritoCondición: New. The aim of this book is to discuss the fundamental ideas which lie behind the statistical theory of learning and generalization. Written in readable and concise style and devoted to key learning problems, the book is intended for statisticians, mathematicia.
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Nature of Statistical Learning Theory
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 247,51
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The Nature of Statistical Learning Theory (Information Science and Statistics)
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 258,04
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The Nature of Statistical Learning Theory (Information Science and Statistics)
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 258,04
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The Nature of Statistical Learning Theory (Paperback)
Publicado por Springer-Verlag New York Inc., New York, NY, 2010
ISBN 10: 1441931600 ISBN 13: 9781441931603
Idioma: Inglés
Librería: Grand Eagle Retail, Mason, OH, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 258,91
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Añadir al carritoPaperback. Condición: new. Paperback. The aim of this book is to discuss the fundamental ideas which lie behind the statistical theory of learning and generalization. It considers learning as a general problem of function estimation based on empirical data. Omitting proofs and technical details, the author concentrates on discussing the main results of learning theory and their connections to fundamental problems in statistics. These include: * the setting of learning problems based on the model of minimizing the risk functional from empirical data * a comprehensive analysis of the empirical risk minimization principle including necessary and sufficient conditions for its consistency * non-asymptotic bounds for the risk achieved using the empirical risk minimization principle * principles for controlling the generalization ability of learning machines using small sample sizes based on these bounds * the Support Vector methods that control the generalization ability when estimating function using small sample size. The second edition of the book contains three new chapters devoted to further development of the learning theory and SVM techniques. These include: * the theory of direct method of learning based on solving multidimensional integral equations for density, conditional probability, and conditional density estimation * a new inductive principle of learning. Written in a readable and concise style, the book is intended for statisticians, mathematicians, physicists, and computer scientists. Vladimir N. Vapnik is Technology Leader AT&T Labs-Research and Professor of London University. He is one of the founders of The aim of this book is to discuss the fundamental ideas which lie behind the statistical theory of learning and generalization. Omitting proofs and technical details, the author concentrates on discussing the main results of learning theory and their connections to fundamental problems in statistics. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Nature of Statistical Learning Theory
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 242,37
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The Nature of Statistical Learning Theory (Hardcover)
Publicado por Springer-Verlag New York Inc., New York, NY, 1999
ISBN 10: 0387987800 ISBN 13: 9780387987804
Idioma: Inglés
Librería: Grand Eagle Retail, Mason, OH, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 260,66
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Añadir al carritoHardcover. Condición: new. Hardcover. The aim of this book is to discuss the fundamental ideas which lie behind the statistical theory of learning and generalization. It considers learning as a general problem of function estimation based on empirical data. Omitting proofs and technical details, the author concentrates on discussing the main results of learning theory and their connections to fundamental problems in statistics. These include: * the setting of learning problems based on the model of minimizing the risk functional from empirical data * a comprehensive analysis of the empirical risk minimization principle including necessary and sufficient conditions for its consistency * non-asymptotic bounds for the risk achieved using the empirical risk minimization principle * principles for controlling the generalization ability of learning machines using small sample sizes based on these bounds * the Support Vector methods that control the generalization ability when estimating function using small sample size. The second edition of the book contains three new chapters devoted to further development of the learning theory and SVM techniques.These include: * the theory of direct method of learning based on solving multidimensional integral equations for density, conditional probability, and conditional density estimation * a new inductive principle of learning. Written in a readable and concise style, the book is intended for statisticians, mathematicians, physicists, and computer scientists. Vladimir N. Vapnik is Technology Leader AT&T Labs-Research and Professor of London University. He is one of the founders of Discusses the fundamental ideas which lie behind the statistical theory of learning and generalization. This book considers learning as a general problem of function estimation based on empirical data. It concentrates on discussing the main results of learning theory and their connections to fundamental problems in statistics. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Nature of Statistical Learning Theory
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 247,98
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Añadir al carritoCondición: As New. Unread book in perfect condition.
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The Nature of Statistical Learning Theory
Librería: Toscana Books, AUSTIN, TX, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 308,62
Convertir monedaEUR 3,66 gastos de envío en Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoHardcover. Condición: new. Excellent Condition.Excels in customer satisfaction, prompt replies, and quality checks.
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The Nature of Statistical Learning Theory
Publicado por Springer-Verlag New York Inc., US, 1999
ISBN 10: 0387987800 ISBN 13: 9780387987804
Idioma: Inglés
Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 312,50
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Añadir al carritoHardback. Condición: New. Second Edition 2000. The aim of this book is to discuss the fundamental ideas which lie behind the statistical theory of learning and generalization. It considers learning as a general problem of function estimation based on empirical data. Omitting proofs and technical details, the author concentrates on discussing the main results of learning theory and their connections to fundamental problems in statistics. These include: * the setting of learning problems based on the model of minimizing the risk functional from empirical data * a comprehensive analysis of the empirical risk minimization principle including necessary and sufficient conditions for its consistency * non-asymptotic bounds for the risk achieved using the empirical risk minimization principle * principles for controlling the generalization ability of learning machines using small sample sizes based on these bounds * the Support Vector methods that control the generalization ability when estimating function using small sample size. The second edition of the book contains three new chapters devoted to further development of the learning theory and SVM techniques. These include: * the theory of direct method of learning based on solving multidimensional integral equations for density, conditional probability, and conditional density estimation * a new inductive principle of learning. Written in a readable and concise style, the book is intended for statisticians, mathematicians, physicists, and computer scientists. Vladimir N. Vapnik is Technology Leader ATandT Labs-Research and Professor of London University. He is one of the founders of.
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The Nature of Statistical Learning Theory
Publicado por Springer New York, Springer US, 2010
ISBN 10: 1441931600 ISBN 13: 9781441931603
Idioma: Inglés
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 249,24
Convertir monedaEUR 62,56 gastos de envío desde Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The aim of this book is to discuss the fundamental ideas which lie behind the statistical theory of learning and generalization. It considers learning as a general problem of function estimation based on empirical data. Omitting proofs and technical details, the author concentrates on discussing the main results of learning theory and their connections to fundamental problems in statistics. These include: \* the setting of learning problems based on the model of minimizing the risk functional from empirical data \* a comprehensive analysis of the empirical risk minimization principle including necessary and sufficient conditions for its consistency \* non-asymptotic bounds for the risk achieved using the empirical risk minimization principle \* principles for controlling the generalization ability of learning machines using small sample sizes based on these bounds \* the Support Vector methods that control the generalization ability when estimating function using small sample size. The second edition of the book contains three new chapters devoted to further development of the learning theory and SVM techniques. These include: \* the theory of direct method of learning based on solving multidimensional integral equations for density, conditional probability, and conditional density estimation \* a new inductive principle of learning. Written in a readable and concise style, the book is intended for statisticians, mathematicians, physicists, and computer scientists. Vladimir N. Vapnik is Technology Leader AT&T Labs-Research and Professor of London University. He is one of the founders of.
