Pattern Classification
Lingua: inglese
Editore: John Wiley & Sons Mär 1996, 1996
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- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Neuware - PATTERN CLASSIFICATIONa unified view of statistical and neural approachesThe product of years of research and practical experience in pattern classification, this book offers a theory-based engineering perspective on neural networks and statistical pattern classification. Pattern Classification sheds new light on the relationship between seemingly unrelated approaches to pattern recognition, including statistical methods, polynomial regression, multilayer perceptron, and radial basis functions. Important topics such as feature selection, reject criteria, classifier performance measurement, and classifier combinations are fully covered, as well as material on techniques that, until now, would have required an extensive literature search to locate. A full program of illustrations, graphs, and examples helps make the operations and general properties of different classification approaches intuitively understandable.Offering a lucid presentation of complex applications and their algorithms, Pattern Classification is an invaluable resource for researchers, engineers, and graduate students in this rapidly developing field.…
Codice articolo 9780471135340
- Titolo
- Pattern Classification
- Autore
- Schurmann
- Editore
- John Wiley & Sons Mär 1996
- Anno di pubblicazione
- 1996
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0471135348
- ISBN 13
- 9780471135340
- Peso dell'articolo
- 754 grammi
- Dimensioni
- 240x161x26 mm
a unified view of statistical and neural approaches
The product of years of research and practical experience in pattern classification, this book offers a theory-based engineering perspective on neural networks and statistical pattern classification. Pattern Classification sheds new light on the relationship between seemingly unrelated approaches to pattern recognition, including statistical methods, polynomial regression, multilayer perceptron, and radial basis functions. Important topics such as feature selection, reject criteria, classifier performance measurement, and classifier combinations are fully covered, as well as material on techniques that, until now, would have required an extensive literature search to locate. A full program of illustrations, graphs, and examples helps make the operations and general properties of different classification approaches intuitively understandable.
Offering a lucid presentation of complex applications and their algorithms, Pattern Classification is an invaluable resource for researchers, engineers, and graduate students in this rapidly developing field.
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