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Algebraic Geometry and Statistical Learning Theory Hardback: 25 (Cambridge Monographs on Applied and Computational Mathematics, Series Number 25) - Hardcover
Inhaltsangabe
Sure to be influential, this book lays the foundations for the use of algebraic geometry in statistical learning theory. Many widely used statistical models are singular: mixture models, neural networks, HMMs, and Bayesian networks are major examples. The theory achieved here underpins accurate estimation techniques in the presence of singularities.
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Críticas
"Overall, the many insightful remarks and simple direct language make the book a pleasure to read."
Shaowei Lin, Mathematical Reviews
Biografía del autor
Sumio Watanabe is a Professor in the Precision and Intelligence Laboratory at the Tokyo Institute of Technology.
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- VerlagCambridge University Press
- Erscheinungsdatum2009
- ISBN 10 0521864674
- ISBN 13 9780521864671
- EinbandTapa dura
- SpracheEnglisch
- Anzahl der Seiten300
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Algebraic Geometry and Statistical Learning Theory
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Cambridge University Press, 2009
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Algebraic Geometry and Statistical Learning Theory
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