Sinossi
This book explains the minimum error entropy (MEE) concept applied to data classification machines. Theoretical results on the inner workings of the MEE concept, in its application to solving a variety of classification problems, are presented in the wider realm of risk functionals.
Researchers and practitioners also find in the book a detailed presentation of practical data classifiers using MEE. These include multi‐layer perceptrons, recurrent neural networks, complexvalued neural networks, modular neural networks, and decision trees. A clustering algorithm using a MEE‐like concept is also presented. Examples, tests, evaluation experiments and comparison with similar machines using classic approaches, complement the descriptions.
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Dalla quarta di copertina
This book explains the minimum error entropy (MEE) concept applied to data classification machines. Theoretical results on the inner workings of the MEE concept, in its application to solving a variety of classification problems, are presented in the wider realm of risk functionals.
Researchers and practitioners also find in the book a detailed presentation of practical data classifiers using MEE. These include multi-layer perceptrons, recurrent neural networks, complexvalued neural networks, modular neural networks, and decision trees. A clustering algorithm using a MEE-like concept is also presented. Examples, tests, evaluation experiments and comparison with similar machines using classic approaches, complement the descriptions.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book explains the minimum error entropy (MEE) concept applied to data classification machines. Theoretical results on the inner workings of the MEE concept, in its application to solving a variety of classification problems, are presented in the wider realm of risk functionals.Researchers and practitioners also find in the book a detailed presentation of practical data classifiers using MEE. These include multi-layer perceptrons, recurrent neural networks, complexvalued neural networks, modular neural networks, and decision trees. A clustering algorithm using a MEE-like concept is also presented. Examples, tests, evaluation experiments and comparison with similar machines using classic approaches, complement the descriptions. 280 pp. Englisch. Codice articolo 9783642437427
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Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents data classification methodologies based on a minimum error entropy approachIncludes both theoretical results and applications to real world datasetsWritten by leading experts in the fieldThis book explains the minimum er. Codice articolo 5060937
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Minimum Error Entropy Classification | Joaquim P. Marques de Sá (u. a.) | Taschenbuch | Studies in Computational Intelligence | xviii | Englisch | 2014 | Springer | EAN 9783642437427 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu. Codice articolo 105173634
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book explains the minimum error entropy (MEE) concept applied to data classification machines. Theoretical results on the inner workings of the MEE concept, in its application to solving a variety of classification problems, are presented in the wider realm of risk functionals.Researchers and practitioners also find in the book a detailed presentation of practical data classifiers using MEE. These include multi¿layer perceptrons, recurrent neural networks, complexvalued neural networks, modular neural networks, and decision trees. A clustering algorithm using a MEE¿like concept is also presented. Examples, tests, evaluation experiments and comparison with similar machines using classic approaches, complement the descriptions.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 280 pp. Englisch. Codice articolo 9783642437427
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Minimum Error Entropy Classification (Studies in Computational Intelligence, 420)
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