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A Probabilistic Theory of Pattern Recognition: 31 (Stochastic Modelling and Applied Probability) - Hardcover
Inhaltsangabe
A self-contained and coherent account of probabilistic techniques, covering: distance measures, kernel rules, nearest neighbour rules, Vapnik-Chervonenkis theory, parametric classification, and feature extraction. Each chapter concludes with problems and exercises to further the readers understanding. Both research workers and graduate students will benefit from this wide-ranging and up-to-date account of a fast- moving field.
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Pattern recognition presents one of the most significant challenges for scientists and engineers, and many different approaches have been proposed. The aim of this book is to provide a self-contained account of probabilistic analysis of these approaches. The book includes a discussion of distance measures, nonparametric methods based on kernels or nearest neighbors, Vapnik-Chervonenkis theory, epsilon entropy, parametric classification, error estimation, tree classifiers, and neural networks. Wherever possible, distribution-free properties and inequalities are derived. A substantial portion of the results or the analysis is new. Over 430 problems and exercises complement the material.
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APPLICATIONS OF MATHEMATICS- A PROBABILISTIC THEORY OF PATTERN RECOGNITION, SIE
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Applications Of Mathematics- A Probabilistic Theory Of Pattern Recognition, Sie
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A PROBABILISTIC THEORY OF PATTERN RECOGNITION SIE (PB 2014)
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A Probabilistic Theory of Pattern Recognition
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Zustand: Sehr gut. 636 Seiten Zustand: Einband etwas berieben, Name auf fliegendem Vorsatzblatt // Mit 99 Abbildungen. Englische Ausgabe /// Versand gratis Innerhalb Deutschlands - Portofrei in Deutschland- ab 20 Euro mit Post ID - Gratisversand deutschlandweit innerhalb Deutschlands gratis Versand -Versandkostenfrei innerhalb Deutschlands /// Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 1030 24,5 x 16,0 cm, Hardcover/Pappeinband. Bestandsnummer des Verkäufers 354304
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Probabilistic Theory of Pattern Recognition
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A Probabilistic Theory of Pattern Recognition
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Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. A self-contained and coherent account of probabilistic techniques, covering: distance measures, kernel rules, nearest neighbour rules, Vapnik-Chervonenkis theory, parametric classification, and feature extraction. Each chapter concludes with problems and ex. Bestandsnummer des Verkäufers 5912103
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A Probabilistic Theory of Pattern Recognition
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A Probabilistic Theory of Pattern Recognition
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Zustand: New. pp. 660 52:B&W 6.14 x 9.21in or 234 x 156mm (Royal 8vo) Case Laminate on White w/Gloss Lam. Bestandsnummer des Verkäufers 7564762
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A Probabilistic Theory of Pattern Recognition
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Springer New York, Springer New York Apr 1996, 1996
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ISBN 13: 9780387946184
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Buch. Zustand: Neu. Neuware -Pattern recognition presents one of the most significant challenges for scientists and engineers, and many different approaches have been proposed. The aim of this book is to provide a self-contained account of probabilistic analysis of these approaches. The book includes a discussion of distance measures, nonparametric methods based on kernels or nearest neighbors, Vapnik-Chervonenkis theory, epsilon entropy, parametric classification, error estimation, free classifiers, and neural networks. Wherever possible, distribution-free properties and inequalities are derived. A substantial portion of the results or the analysis is new. Over 430 problems and exercises complement the material.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 660 pp. Englisch. Bestandsnummer des Verkäufers 9780387946184
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