Learning from Data: Concepts, Theory, and Methods (Adaptive and Learning Systems for Signal Processing, Communications and conTrol Series) - Hardcover

Cherkassky, Vladimir; Mulier, Filip M.

Hardcover

ISBN 10: 0471154938 ISBN 13: 9780471154938

Verlag: John Wiley & Sons Inc, 1998

Inhaltsangabe

Ein interdisziplinärer Rahmen für Lernmethoden, die Statistiken, neuronale Netze und Fuzzy-Logik abdecken. Dieses Buch bietet eine einheitliche Behandlung der Prinzipien und Methoden zum Lernen von Abhängigkeiten aus Daten. Es schafft einen allgemeinen konzeptionellen Rahmen, in dem verschiedene Lernmethoden aus Statistik, neuronalen Netzen und Fuzzy-Logik angewendet werden können - was zeigt, dass einige grundlegende Prinzipien den meisten neuen Methoden zugrunde liegen, die heute in Statistik, Ingenieurwesen und Informatik vorgeschlagen werden. Komplett mit über hundert Illustrationen, Fallstudien und Beispielen, Learning from Data:
* Bezieht die statistische Formulierung mit den neuesten Methoden, die in künstlichen neuronalen Netzwerken, Fuzzy-Systemen und Wavelets verwendet werden
* Verfügt über konsistente Terminologie, Kapitelzusammenfassungen und praktische Forschungstipps
* Betont den konzeptionellen Rahmen, der von der Statistischen Lerntheorie (VC-Theorie) bereitgestellt wird und nicht auf ihre häufig praktizierten mathematischen Aspekte
* Bietet eine detaillierte Beschreibung der neuen Lernmethodik namens Support Vector Machines (SVM)
Dieser unschätzbare Text/Referenz eignet sich sowohl für Anfänger als auch fortgeschrittene Studenten in Ingenieurwesen, Informatik und Statistik. Es ist auch unverzichtbar für Forscher und Praktiker in diesen Bereichen, die die Prinzipien und Methoden zum Lernen von Abhängigkeiten aus Daten verstehen müssen.

Über diesen Titel

Über die Autorin bzw. den Autor

VLADIMIR CHERKASSKY is on the faculty of electrical and computer engineering at the University of Minnesota. His current research is on neural network and statistical methods for estimating dependencies from data. Professor Cherkassky is on the governing board of the International Neural Network Society (INNS). He was an organizer of the NATO Advanced Study Institute symposium, From Statistics to Neural Networks, held in France in 1993. FILIP MULIER received a PhD in electrical engineering from the University of Minnesota in 1994. He currently works with a large multinational corporation on industrial applications of learning methods. His current research is on practical applications of learning theory, including industrial process control and financial market prediction.

Details zur Ausgabe

• Verlag: John Wiley & Sons Inc
• Erscheinungsdatum: 1998
• Sprache: Englisch
• ISBN 10: 0471154938
• ISBN 13: 9780471154938
• Einband: Gebundene Ausgabe
• Anzahl der Seiten: 441
• Kontakt zum Hersteller: Nicht verfügbar
• Verantwortliche Person: Nicht verfügbar