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On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling (Springer Theses, 4)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling (Springer Theses, 4)
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On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
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On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Zustand: New. pp. 208.
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On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Taschenbuch. Zustand: Neu. On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling | Addisson Salazar | Taschenbuch | Springer Theses | xxii | Englisch | 2014 | Springer | EAN 9783642428753 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2012
ISBN 10: 3642307515 ISBN 13: 9783642307515
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - A natural evolution of statistical signal processing, in connection with the progressive increase in computational power, has been exploiting higher-order information. Thus, high-order spectral analysis and nonlinear adaptive filtering have received the attention of many researchers. One of the most successful techniques for non-linear processing of data with complex non-Gaussian distributions is the independent component analysis mixture modelling (ICAMM). This thesis defines a novel formalism for pattern recognition and classification based on ICAMM, which unifies a certain number of pattern recognition tasks allowing generalization. The versatile and powerful framework developed in this work can deal with data obtained from quite different areas, such as image processing, impact-echo testing, cultural heritage, hypnograms analysis, web-mining and might therefore be employed to solve many different real-world problems.
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On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2014
ISBN 10: 3642428754 ISBN 13: 9783642428753
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - A natural evolution of statistical signal processing, in connection with the progressive increase in computational power, has been exploiting higher-order information. Thus, high-order spectral analysis and nonlinear adaptive filtering have received the attention of many researchers. One of the most successful techniques for non-linear processing of data with complex non-Gaussian distributions is the independent component analysis mixture modelling (ICAMM). This thesis defines a novel formalism for pattern recognition and classification based on ICAMM, which unifies a certain number of pattern recognition tasks allowing generalization. The versatile and powerful framework developed in this work can deal with data obtained from quite different areas, such as image processing, impact-echo testing, cultural heritage, hypnograms analysis, web-mining and might therefore be employed to solve many different real-world problems.
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On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling
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On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling (Springer Theses (4))
Anbieter: Mispah books, Redhill, SURRE, Vereinigtes Königreich
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On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling
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On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling (Springer Theses, 4)
Anbieter: Mispah books, Redhill, SURRE, Vereinigtes Königreich
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Independent Component Analysis (Ica)
Sprache: Englisch
Verlag: NOVA SCIENCE PUBLISHERS INC (11/2018), 2018
ISBN 10: 1536139947 ISBN 13: 9781536139945
Zustand: Used: Like New. LIVRE A L?ETAT DE NEUF. EXPEDIE SOUS 3 JOURS OUVRES. NUMERO DE SUIVI COMMUNIQUE AVANT ENVOI, EMBALLAGE RENFORCE. EAN:9781536139945.
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Salazar:On Statistical Pattern Recognit (eng)
Anbieter: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italien
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Salazar:On Statistical Pattern Recognit (eng)
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On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Berlin Heidelberg Aug 2014, 2014
ISBN 10: 3642428754 ISBN 13: 9783642428753
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -A natural evolution of statistical signal processing, in connection with the progressive increase in computational power, has been exploiting higher-order information. Thus, high-order spectral analysis and nonlinear adaptive filtering have received the attention of many researchers. One of the most successful techniques for non-linear processing of data with complex non-Gaussian distributions is the independent component analysis mixture modelling (ICAMM). This thesis defines a novel formalism for pattern recognition and classification based on ICAMM, which unifies a certain number of pattern recognition tasks allowing generalization. The versatile and powerful framework developed in this work can deal with data obtained from quite different areas, such as image processing, impact-echo testing, cultural heritage, hypnograms analysis, web-mining and might therefore be employed to solve many different real-world problems. 208 pp. Englisch.
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On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Berlin Heidelberg Jul 2012, 2012
ISBN 10: 3642307515 ISBN 13: 9783642307515
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Buch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -A natural evolution of statistical signal processing, in connection with the progressive increase in computational power, has been exploiting higher-order information. Thus, high-order spectral analysis and nonlinear adaptive filtering have received the attention of many researchers. One of the most successful techniques for non-linear processing of data with complex non-Gaussian distributions is the independent component analysis mixture modelling (ICAMM). This thesis defines a novel formalism for pattern recognition and classification based on ICAMM, which unifies a certain number of pattern recognition tasks allowing generalization. The versatile and powerful framework developed in this work can deal with data obtained from quite different areas, such as image processing, impact-echo testing, cultural heritage, hypnograms analysis, web-mining and might therefore be employed to solve many different real-world problems. 208 pp. Englisch.
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On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2014
ISBN 10: 3642428754 ISBN 13: 9783642428753
EUR 92,27
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In den WarenkorbZustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Nominated as an outstanding PhD theses by the Polytechnic University of ValenciaPresent an excellent state-of-the-art literature review of the main applied theoretical foundations of statistical pattern recognition Gives new insights into.
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On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2012
ISBN 10: 3642307515 ISBN 13: 9783642307515
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On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbZustand: New. Print on Demand pp. 208 73 Figures, 49:B&W 6.14 x 9.21 in or 234 x 156 mm (Royal 8vo) Perfect Bound on White w/Gloss Lam.
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On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Springer Jul 2012, 2012
ISBN 10: 3642307515 ISBN 13: 9783642307515
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
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Buch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -A natural evolution of statistical signal processing, in connection with the progressive increase in computational power, has been exploiting higher-order information. Thus, high-order spectral analysis and nonlinear adaptive filtering have received the attention of many researchers. One of the most successful techniques for non-linear processing of data with complex non-Gaussian distributions is the independent component analysis mixture modelling (ICAMM). This thesis defines a novel formalism for pattern recognition and classification based on ICAMM, which unifies a certain number of pattern recognition tasks allowing generalization. The versatile and powerful framework developed in this work can deal with data obtained from quite different areas, such as image processing, impact-echo testing, cultural heritage, hypnograms analysis, web-mining and might therefore be employed to solve many different real-world problems.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 208 pp. Englisch.
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On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Springer Aug 2014, 2014
ISBN 10: 3642428754 ISBN 13: 9783642428753
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -A natural evolution of statistical signal processing, in connection with the progressive increase in computational power, has been exploiting higher-order information. Thus, high-order spectral analysis and nonlinear adaptive filtering have received the attention of many researchers. One of the most successful techniques for non-linear processing of data with complex non-Gaussian distributions is the independent component analysis mixture modelling (ICAMM). This thesis defines a novel formalism for pattern recognition and classification based on ICAMM, which unifies a certain number of pattern recognition tasks allowing generalization. The versatile and powerful framework developed in this work can deal with data obtained from quite different areas, such as image processing, impact-echo testing, cultural heritage, hypnograms analysis, web-mining and might therefore be employed to solve many different real-world problems.Springer-Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 208 pp. Englisch.
