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Una teoria probabilistica del riconoscimento dei modelli Devroye Gyorfi Lugosi come nuovo HC-
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Numero oggetto eBay:115910532063
Specifiche dell'oggetto
- Condizione
- Book Title
- A Probabilistic Theory of Pattern Recognition
- ISBN
- 9780387946184
- Subject Area
- Computers, Psychology, Mathematics
- Publication Name
- Probabilistic Theory of Pattern Recognition
- Publisher
- Springer New York
- Item Length
- 9.3 in
- Subject
- Probability & Statistics / General, Cognitive Psychology & Cognition, Computer Vision & Pattern Recognition
- Publication Year
- 1997
- Series
- Stochastic Modelling and Applied Probability Ser.
- Type
- Textbook
- Format
- Hardcover
- Language
- English
- Item Height
- 0.6 in
- Item Weight
- 85.4 Oz
- Item Width
- 6.1 in
- Number of Pages
- Xv, 638 Pages
Informazioni su questo prodotto
Product Information
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.
Product Identifiers
Publisher
Springer New York
ISBN-10
0387946187
ISBN-13
9780387946184
eBay Product ID (ePID)
203797
Product Key Features
Number of Pages
Xv, 638 Pages
Language
English
Publication Name
Probabilistic Theory of Pattern Recognition
Publication Year
1997
Subject
Probability & Statistics / General, Cognitive Psychology & Cognition, Computer Vision & Pattern Recognition
Type
Textbook
Subject Area
Computers, Psychology, Mathematics
Series
Stochastic Modelling and Applied Probability Ser.
Format
Hardcover
Dimensions
Item Height
0.6 in
Item Weight
85.4 Oz
Item Length
9.3 in
Item Width
6.1 in
Additional Product Features
Intended Audience
Scholarly & Professional
LCCN
95-044633
Dewey Edition
20
Series Volume Number
31
Number of Volumes
1 Vol.
Illustrated
Yes
Dewey Decimal
003/.52/015192
Lc Classification Number
Qa273.A1-274.9
Table of Content
Preface * Introduction * The Bayes Error * Inequalities and alternate distance measures * Linear discrimination * Nearest neighbor rules * Consistency * Slow rates of convergence Error estimation * The regular histogram rule * Kernel rules Consistency of the k-nearest neighbor rule * Vapnik-Chervonenkis theory * Combinatorial aspects of Vapnik- Chervonenkis theory * Lower bounds for empirical classifier selection * The maximum likelihood principle * Parametric classification * Generalized linear discrimination * Complexity regularization * Condensed and edited nearest neighbor rules * Tree classifiers * Data- dependent partitioning * Splitting the data * The resubstitution estimate * Deleted estimates of the error probability * Automatic kernel rules * Automatic nearest neighbor rules * Hypercubes and discrete spaces * Epsilon entropy and totally bounded sets * Uniform laws of large numbers * Neural networks * Other error estimates * Feature extraction * Appendix * Notation * References * Index
Copyright Date
1996
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Imposte sulle vendite per oggetto num. 115910532063
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