Fundamentals of Pattern Recognition and Machine Learning
Lingua: inglese
Editore: Springer, Birkhäuser Aug 2024, 2024
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book is a concise but thorough introduction to the tools commonly used in pattern recognition and machine learning, including classification, dimensionality reduction, regression, and clustering, as well as recent popular topics such as deep neural networks and Gaussian process regression. The Second Edition is thoroughly revised, featuring a new chapter on the emerging topic of physics-informed machine learning and additional material on deep neural networks.Combining theory and practice, this book is suitable for the graduate or advanced undergraduate level classroom and self-study. It fills the need of a mathematically-rigorous text that is relevant to the practitioner as well, with datasets from applications in bioinformatics and materials informatics used throughout to illustrate the theory. These datasets are available from the book website to be used in end-of-chapter coding assignments based on python and Keras/Tensorflow. All plots in the text were generated using python scripts and jupyter not Elektronisches Buch, which can be downloaded from the book website.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 424 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783031609497
- Titolo
- Fundamentals of Pattern Recognition and Machine Learning
- Autore
- Ulisses Braga-Neto
- Editore
- Springer, Birkhäuser Aug 2024
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031609492
- ISBN 13
- 9783031609497
- Edizione
- seconda edizione
- Peso dell'articolo
- 990 grammi
- Dimensioni
- 260x183x29 mm
This book is a concise but thorough introduction to the tools commonly used in pattern recognition and machine learning, including classification, dimensionality reduction, regression, and clustering, as well as recent popular topics such as deep neural networks and Gaussian process regression. The Second Edition includes a new chapter on the emerging topic of physics-informed machine learning as well as new material on neural networks.
Combining theory and practice, this book is suitable for the graduate or advanced undergraduate level classroom and self-study. It fills the need of a mathematically-rigorous text that is relevant to the practitioner as well, with datasets from applications in bioinformatics and materials informatics used throughout to illustrate the theory. These datasets are available from the book website to be used in end-of-chapter coding assignments based on python and Keras/Tensorflow. All plots in the text were generated using python scripts and jupyter notebooks, which can be downloaded from the book website.
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Informazioni sull’autore
Ulisses Braga-Neto, Ph.D. is a Professor in the Department of Electrical and Computer Engineering at Texas A&M University. His main research areas are pattern recognition, machine learning, statistical signal processing, and applications in bioinformatics and materials informatics. He has worked extensively in the field of error estimation for pattern recognition and machine learning, having received an NSF CAREER award for research in this area, and co-authored a monograph with Edward R. Dougherty on the topic. He has also made contributions to the field of Mathematical morphology in signal and image processing.
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Emtmannsberg, BAYE, Germania
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Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
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