Data Complexity in Pattern Recognition
Lingua: inglese
Editore: Springer London, 2010
- Brossura
- Nuovo

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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Shows how to appreciate the presence and nature of patterns in specific problemsHelps the reader set proper expectations for classification performanceOffers guidance on choosing the best pattern recognition classification tec.
Codice articolo 4288684
- Titolo
- Data Complexity in Pattern Recognition
- Autore
- Basu, Mitra|Ho, Tin Kam
- Editore
- Springer London
- Anno di pubblicazione
- 2010
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1849965579
- ISBN 13
- 9781849965576
A unique book for researchers and practitioners across disciplines (including Computer Science, Engineering, Social Science and Finance) to learn about the current status, available techniques, and applications of data complexity in pattern recognition.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
Machines capable of automatic pattern recognition have many fascinating uses in science and engineering as well as in our daily lives. Algorithms for supervised classification, where one infers a decision boundary from a set of training examples, are at the core of this capability. Tremendous progress has been made in refining such algorithms; yet, automatic learning in many simple tasks in daily life still appears to be far from reach.
This book takes a close view of data complexity and its role in shaping the theories and techniques in different disciplines and asks:
What is missing from current classification techniques?
When the automatic classifiers are not perfect, is it a deficiency of the algorithms by design, or is it a difficulty intrinsic to the classification task?
How do we know whether we have exploited to the fullest extent the knowledge embedded in the training data?
Data Complexity in Pattern Recognition is unique in its comprehensive coverage and multidisciplinary approach from various methodological and practical perspectives. Researchers and practitioners alike will find this book an insightful reference to learn about the current status of available techniques as well as application areas.
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moluna
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