Pattern Recognition and Neural Networks

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9780521717700: Pattern Recognition and Neural Networks

Ripley brings together two crucial ideas in pattern recognition: statistical methods and machine learning via neural networks. He brings unifying principles to the fore, and reviews the state of the subject. Ripley also includes many examples to illustrate real problems in pattern recognition and how to overcome them.

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Review:

This book uses tools from statistical decision theory and computational learning theory to create a rigorous foundation for the theory of neural networks. On the theoretical side, Pattern Recognition and Neural Networks emphasizes probability and statistics. Almost all the results have proofs that are often original. On the application side, the emphasis is on pattern recognition. Most of the examples are from real world problems. In addition to the more common types of networks, the book has chapters on decision trees and belief networks from the machine-learning field. This book is intended for use in graduate courses that teach statistics and engineering. A strong background in statistics is needed to fully appreciate the theoretical developments and proofs. However, undergraduate-level linear algebra, calculus, and probability knowledge is sufficient to follow the book.

Book Description:

Pattern recognition has long been studied in relation to many different (and mainly unrelated) applications, such as remote sensing, computer vision, space research, and medical imaging. In this book Professor Ripley brings together two crucial ideas in pattern recognition; statistical methods and machine learning via neural networks. Unifying principles are brought to the fore, and the author gives an overview of the state of the subject. Many examples are included to illustrate real problems in pattern recognition and how to overcome them.This is a self-contained account, ideal both as an introduction for non-specialists readers, and also as a handbook for the more expert reader.

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1.

Brian D. Ripley
Editore: CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS, United Kingdom (2008)
ISBN 10: 0521717701 ISBN 13: 9780521717700
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Descrizione libro CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS, United Kingdom, 2008. Paperback. Condizione libro: New. Language: English . Brand New Book ***** Print on Demand *****.This 1996 book is a reliable account of the statistical framework for pattern recognition and machine learning. With unparalleled coverage and a wealth of case-studies this book gives valuable insight into both the theory and the enormously diverse applications (which can be found in remote sensing, astrophysics, engineering and medicine, for example). So that readers can develop their skills and understanding, many of the real data sets used in the book are available from the author s website: For the same reason, many examples are included to illustrate real problems in pattern recognition. Unifying principles are highlighted, and the author gives an overview of the state of the subject, making the book valuable to experienced researchers in statistics, machine learning/artificial intelligence and engineering. The clear writing style means that the book is also a superb introduction for non-specialists. Codice libro della libreria AAV9780521717700

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Ripley, Brian D.
Editore: Cambridge University Press (2008)
ISBN 10: 0521717701 ISBN 13: 9780521717700
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Descrizione libro Cambridge University Press, 2008. PAP. Condizione libro: New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 3 to 5 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000. Codice libro della libreria LQ-9780521717700

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Ripley, Brian D.
Editore: Cambridge University Press (2016)
ISBN 10: 0521717701 ISBN 13: 9780521717700
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Brian D. Ripley
Editore: CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS, United Kingdom (2008)
ISBN 10: 0521717701 ISBN 13: 9780521717700
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Descrizione libro CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS, United Kingdom, 2008. Paperback. Condizione libro: New. Language: English . Brand New Book ***** Print on Demand *****. This 1996 book is a reliable account of the statistical framework for pattern recognition and machine learning. With unparalleled coverage and a wealth of case-studies this book gives valuable insight into both the theory and the enormously diverse applications (which can be found in remote sensing, astrophysics, engineering and medicine, for example). So that readers can develop their skills and understanding, many of the real data sets used in the book are available from the author s website: For the same reason, many examples are included to illustrate real problems in pattern recognition. Unifying principles are highlighted, and the author gives an overview of the state of the subject, making the book valuable to experienced researchers in statistics, machine learning/artificial intelligence and engineering. The clear writing style means that the book is also a superb introduction for non-specialists. Codice libro della libreria AAV9780521717700

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Ripley, Brian D.
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BRIAN D. RIPLEY
ISBN 10: 0521717701 ISBN 13: 9780521717700
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Brian D. Ripley
Editore: Cambridge University Press (2008)
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Ripley, Brian D.
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ISBN 10: 0521717701 ISBN 13: 9780521717700
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