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Introduction to Statistical Pattern Recognition (Computer Science and Scientific Computing Series) - Hardcover

 
9780122698514: Introduction to Statistical Pattern Recognition (Computer Science and Scientific Computing Series)

Inhaltsangabe

This completely revised second edition presents an introduction to statistical pattern recognition. Pattern recognition in general covers a wide range of problems: it is applied to engineering problems, such as character readers and wave form analysis as well as to brain modeling in biology and psychology. Statistical decision and estimation, which are the main subjects of this book, are regarded as fundamental to the study of pattern recognition. This book is appropriate as a text for introductory courses in pattern recognition and as a reference book for workers in the field. Each chapter contains computer projects as well as exercises.

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By Keinosuke Fukunaga

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ISBN 10:  1493300482 ISBN 13:  9781493300488
Verlag: Academic Press, 2014
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Buch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This completely revised second edition presents an introduction to statistical pattern recognition. Pattern recognition in general covers a wide range of problems: it is applied to engineering problems, such as character readers and wave form analysis as well as to brain modeling in biology and psychology. Statistical decision and estimation, which are the main subjects of this book, are regarded as fundamental to the study of pattern recognition. This book is appropriate as a text for introductory courses in pattern recognition and as a reference book for workers in the field. Each chapter contains computer projects as well as exercises. Bestandsnummer des Verkäufers 9780122698514

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Hardcover. Zustand: Near fine. Second edition. 591 pages: illustrations; 24 cm. In English. From the library of Nobel laureate Dr. Donald A. Glaser, inventor of the bubble chamber; search keyword DGLSR for more collectible titles from the extensive Glaser collection. Series: Computer science and scientific computing; Contents: Introduction -- Random vectors and their properties -- Hypothesis testing -- Parametric classifiers -- Parameter estimation -- Nonparametric density estimation -- Nonparametric classification and error estimation -- Successive parameter estimation -- Feature extraction and linear mapping for signal representation -- Feature extraction and linear mapping for classification -- Clustering. Near fine copy; Dr. Glaser had a spine label on the spine tail which we removed; removing it left adhesive residue and 2.5" of paper is torn on the cover and back cover; o/w cloth is clean; boards are free of bumps; pages are like new: clean, crisp, bright and free of marks and creases; binding is tight and square; a well-cared-for copy. Bestandsnummer des Verkäufers 86023

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