A Probabilistic Theory of Pattern Recognition (Stochastic Modelling and Applied Probability)
Devroye, Luc, Gy?rfi, Laszlo, Lugosi, Gabor
ISBN 10: 146126877X ISBN 13: 9781461268772
Verlag: Springer, 2013
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2013. Softcover reprint of the original 1st ed. 1996. Paperback. . . . . . Bestandsnummer des Verkäufers V9781461268772
Inhaltsangabe:
Pattern recognition presents a significant challege for scientists and engineers, and many different approaches have been proposed. This book provides a self-contained account of probabilistic techniques that have been applied to the subject. Researchers and graduate students will benefit from this wide-ranging account of the field.
Reseña del editor: 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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Bibliografische Details
Titel: A Probabilistic Theory of Pattern ...
Verlag: Springer
Erscheinungsdatum: 2013
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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 4189514
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Paperback. Zustand: new. Paperback. 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. 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. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Bestandsnummer des Verkäufers 9781461268772
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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. Bestandsnummer des Verkäufers 9781461268772
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