Lee herbert k h (46 risultati)
Lingua: Inglese
Editore: SIAM: Society for Industrial and Applied Mathematics, 2004
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Editore: Accent / Dept. of English, University of Illinois, Urbana, 1954
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Editore: Springer, 2007
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Editore: Springer, 2007
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Editore: Springer, 2007
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Editore: SIAM: Society for Industrial and Applied Mathematics, 2004
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Editore: Springer, 2007
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Editore: Springer, 2007
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Editore: Springer, 2007
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Editore: Society for Industrial and Applied Mathematics, 2004
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Editore: Society for Industrial & Applied Mathematics, 2004
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Editore: Society for Industrial & Applied Mathematics,U.S., 2004
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Editore: Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US, 2004
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Da: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Regno UnitoRarewaves.com USA
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Paperback. Condizione: New. Bayesian Nonparametrics via Neural Networks is the first book to focus on neural networks in the context of nonparametric regression and classification, working within the Bayesian paradigm. It discusses neural networks in a statistical context, an approach in contrast to existing books, which tend to… treat neural networks as a machine learning algorithm instead of a statistical model. Once this underlying statistical model is recognized, other standard statistical techniques can be applied to improve the model. The Bayesian approach allows better accounting for uncertainty. This book covers uncertainty in model choice and ways to deal with this issue, exploring ideas from statistics and machine learning. An analysis on the choice of prior and new noninformative priors is included, along with a substantial literature review. Written for statisticians using statistical terminology, this book will lead statisticians to an increased understanding of the neural network model and its applicability to real-world problems.
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Editore: Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM), 2004
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Editore: Society for Industrial and Applied Mathematics, 2004
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Da: Chiron Media, Wallingford, Regno UnitoChiron Media
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Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.Books Puddle
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Editore: SIAM: Society for Industrial and Applied Mathematics, 2004
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Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno UnitoRia Christie Collections
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book introduces readers to Bayesian optimization, highlighting advances in the field and showcasing its successful applications to computer experiments. R code is available as online supplementary material for most included examples, so that…readers can better comprehend and reproduce methods.Compact and accessible, the volume is broken down into four chapters. Chapter 1 introduces the reader to the topic of computer experiments; it includes a variety of examples across many industries. Chapter 2 focuses on the task of surrogate model building and contains a mix of several different surrogate models that are used in the computer modeling and machine learning communities. Chapter 3 introduces the core concepts of Bayesian optimization and discusses unconstrained optimization. Chapter 4 moves on to constrained optimization, and showcases some of the most novel methods found in the field.This will be a useful companion to researchers and practitioners workingwith computer experiments and computer modeling. Additionally, readers with a background in machine learning but minimal background in computer experiments will find this book an interesting case study of the applicability of Bayesian optimization outside the realm of machine learning.
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Editore: Springer, 2007
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Editore: Springer, 2007
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Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno UnitoRia Christie Collections
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