Information Theory and Statistical Learning
Lingua: inglese
Editore: SPRINGER NATURE Nov 2008, 2008
- Rilegato
- Nuovo
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -'Information Theory and Statistical Learning' presents theoretical and practical results about information theoretic methods used in the context of statistical learning. The book will present a comprehensive overview of the large range of different methods that have been developed in a multitude of contexts. Each chapter is written by an expert in the field. The book is intended for an interdisciplinary readership working in machine learning, applied statistics, artificial intelligence, biostatistics, computational biology, bioinformatics, web mining or related disciplines.Advance Praise for 'Information Theory and Statistical Learning':'A new epoch has arrived for information sciences to integrate various disciplines such as information theory, machine learning, statistical inference, data mining, model selection etc. I am enthusiastic about recommending the present book to researchers and students, because it summarizes most of these new emerging subjects and methods, which are otherwise scattered in many places.' Shun-ichi Amari, RIKEN Brain Science Institute, Professor-Emeritus at the University of Tokyo 439 pp. Englisch.…
Codice articolo 9780387848150
- Titolo
- Information Theory and Statistical Learning
- Autore
- Frank Emmert-Streib
- Editore
- SPRINGER NATURE Nov 2008
- Anno di pubblicazione
- 2008
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0387848150
- ISBN 13
- 9780387848150
- Peso dell'articolo
- 796 grammi
- Dimensioni
- 243x166x31 mm
"Information Theory and Statistical Learning" presents theoretical and practical results about information theoretic methods used in the context of statistical learning.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
Information Theory and Statistical Learning presents theoretical and practical results about information theoretic methods used in the context of statistical learning.
The book will present a comprehensive overview of the large range of different methods that have been developed in a multitude of contexts. Each chapter is written by an expert in the field. The book is intended for an interdisciplinary readership working in machine learning, applied statistics, artificial intelligence, biostatistics, computational biology, bioinformatics, web mining or related disciplines.
Advance Praise for Information Theory and Statistical Learning:
"A new epoch has arrived for information sciences to integrate various disciplines such as information theory, machine learning, statistical inference, data mining, model selection etc. I am enthusiastic about recommending the present book to researchers and students, because it summarizes most of these new emerging subjects and methods, which are otherwise scattered in many places."
-- Shun-ichi Amari, RIKEN Brain Science Institute, Professor-Emeritus at the University of Tokyo
"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
Bergisch Gladbach, Germania
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