Principles of Nonparametric Learning
Seiten
2002
|
2002
Springer Wien (Verlag)
978-3-211-83688-0 (ISBN)
Springer Wien (Verlag)
978-3-211-83688-0 (ISBN)
The book provides systematic in-depth analysis of nonparametric learning. It covers the theoretical limits and the asymptotical optimal algorithms and estimates, such as pattern recognition, nonparametric regression estimation, universal prediction, vector quantization, distribution and density estimation and genetic programming.The book is mainly addressed to postgraduates in engineering, mathematics, computer science, and researchers in universities and research institutions.
Pattern classification and learning theory (G. Lugosi).- Nonparametric regression estimation (L. Györfi, M. Kohler).- Universal prediction (N. Cesa-Bianchi).- Learning-theoretic methods in vector quantization (T. Linder).- Distribution and density estimation (L. Devroye, L. Györfi).- Programming applied to model identification (M. Sebag)
Erscheint lt. Verlag | 30.7.2002 |
---|---|
Reihe/Serie | CISM International Centre for Mechanical Sciences |
Zusatzinfo | V, 335 p. |
Verlagsort | Vienna |
Sprache | englisch |
Maße | 170 x 244 mm |
Gewicht | 582 g |
Themenwelt | Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik |
Schlagworte | algorithms • classification • Cognition • Complexity • Computer Science • genetic programming • grammar • Kernel • learning • Mustererkennung • Pattern • pattern recognition • Probability • Probability and Statistics in Computer Science • programming • Regression (Statistik) • Signal Processing • Statistical Theory and Methods • Statistics • Statistik • Wahrscheinlichkeit |
ISBN-10 | 3-211-83688-8 / 3211836888 |
ISBN-13 | 978-3-211-83688-0 / 9783211836880 |
Zustand | Neuware |
Haben Sie eine Frage zum Produkt? |
Mehr entdecken
aus dem Bereich
aus dem Bereich
DIN-Normen und Technische Regeln für die Elektroinstallation
Buch | Softcover (2023)
Beuth (Verlag)
CHF 119,95
Kolbenmaschinen - Strömungsmaschinen - Kraftwerke
Buch | Hardcover (2023)
Hanser (Verlag)
CHF 69,95