Regularized System Identification

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, Springer Mai 2022, 2022

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This open access book provides a comprehensive treatment of recent developments in kernel-based identification that are of interest to anyone engaged in learning dynamic systems from data. The reader is led step by step into understanding of a novel paradigm that leverages the power of machine learning without losing sight of the system-theoretical principles of black-box identification. The authors' reformulation of the identification problem in the light of regularization theory not only offers new insight on classical questions, but paves the way to new and powerful algorithms for a variety of linear and nonlinear problems. Regression methods such as regularization networks and support vector machines are the basis of techniques that extend the function-estimation problem to the estimation of dynamic models. Many examples, also from real-world applications, illustrate the comparative advantages of the new nonparametric approach with respect to classic parametric prediction error methods.The challenges it addresses lie at the intersection of several disciplines so Regularized System Identification will be of interest to a variety of researchers and practitioners in the areas of control systems, machine learning, statistics, and data science.This is an open access book.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 404 pp. Englisch.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783030958596

Titel
Regularized System Identification
Autor
Gianluigi Pillonetto
Verlag
Springer, Springer Mai 2022
Erscheinungsjahr
2022
Zustand
Neu
Einband
Buch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3030958590
ISBN-13
9783030958596
Artikelgewicht
843 Gramm
Abmessungen
241x160x26 mm

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