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9780367454661 - Multivariate Bayesian Statistics: Models for Source Separation and Signal Unmixing di Rowe, Daniel B. (17 risultati)
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Multivariate Bayesian Statistics : Models for Source Separation and Signal Unmixing
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
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Multivariate Bayesian Statistics : Models for Source Separation and Signal Unmixing
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
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Multivariate Bayesian Statistics: Models for Source Separation and Signal Unmixing
Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.
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Multivariate Bayesian Statistics: Models for Source Separation and Signal Unmixing
Da: Majestic Books, Hounslow, Regno Unito
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Multivariate Bayesian Statistics : Models for Source Separation and Signal Unmixing
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
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Multivariate Bayesian Statistics
Da: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Regno Unito
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Multivariate Bayesian Statistics: Models for Source Separation and Signal Unmixing
Da: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Regno Unito
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Multivariate Bayesian Statistics: Models for Source Separation and Signal Unmixing
Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
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Condizione: New. pp. 352.
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Multivariate Bayesian Statistics : Models for Source Separation and Signal Unmixing
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
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Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 10 disponibili
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Multivariate Bayesian Statistics: Models for Source Separation and Signal Unmixing
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 97,62
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Multivariate Bayesian Statistics: Models for Source Separation and Signal Unmixing
Da: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germania
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 100,53
Spedizione EUR 9,95
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 3 disponibili
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Multivariate Bayesian Statistics: Models for Source Separation and Signal Unmixing
Da: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
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EUR 94,76
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Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. Daniel B. Rowe holds a joint appointment as an assistant professor of Biophysics and Biostatistics at the Medical College of Wisconsin, Milwaukee, Wisconsin, USA.Of the two primary approaches to the classic source separation problem, only one doe.
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EUR 78,70
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. Multivariate Bayesian Statistics | Models for Source Separation and Signal Unmixing | Daniel B. Rowe | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2019 | Taylor & Francis Ltd | EAN 9780367454661 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu.
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Multivariate Bayesian Statistics: Models for Source Separation and Signal Unmixing
Da: Mispah books, Redhill, SURRE, Regno Unito
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 214,00
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Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloPaperback. Condizione: New. NEW. SHIPS FROM MULTIPLE LOCATIONS. book.
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Multivariate Bayesian Statistics
Lingua: Inglese
Editore: Taylor & Francis, Chapman And Hall/CRC, 2019
ISBN 10: 0367454661 ISBN 13: 9780367454661
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Of the two primary approaches to the classic source separation problem, only one does not impose potentially unreasonable model and likelihood constraints: the Bayesian statistical approach. Bayesian methods incorporate the available information regarding the model parameters and not only allow estimation of the sources and mixing coefficients, but also allow inferences to be drawn from them.Multivariate Bayesian Statistics: Models for Source Separation and Signal Unmixing offers a thorough, self-contained treatment of the source separation problem. After an introduction to the problem using the 'cocktail-party' analogy, Part I provides the statistical background needed for the Bayesian source separation model. Part II considers the instantaneous constant mixing models, where the observed vectors and unobserved sources are independent over time but allowed to be dependent within each vector. Part III details more general models in which sources can be delayed, mixing coefficients can change over time, and observation and source vectors can be correlated over time. For each model discussed, the author gives two distinct ways to estimate the parameters.Real-world source separation problems, encountered in disciplines from engineering and computer science to economics and image processing, are more difficult than they appear. This book furnishes the fundamental statistical material and up-to-date research results that enable readers to understand and apply Bayesian methods to help solve the many 'cocktail party' problems they may confront in practice. 350 pp. Englisch.
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EUR 80,80
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Of the two primary approaches to the classic source separation problem, only one does not impose potentially unreasonable model and likelihood constraints: the Bayesian statistical approach. Bayesian methods incorporate the available information regarding the model parameters and not only allow estimation of the sources and mixing coefficients, but also allow inferences to be drawn from them.Multivariate Bayesian Statistics: Models for Source Separation and Signal Unmixing offers a thorough, self-contained treatment of the source separation problem. After an introduction to the problem using the 'cocktail-party' analogy, Part I provides the statistical background needed for the Bayesian source separation model. Part II considers the instantaneous constant mixing models, where the observed vectors and unobserved sources are independent over time but allowed to be dependent within each vector. Part III details more general models in which sources can be delayed, mixing coefficients can change over time, and observation and source vectors can be correlated over time. For each model discussed, the author gives two distinct ways to estimate the parameters.Real-world source separation problems, encountered in disciplines from engineering and computer science to economics and image processing, are more difficult than they appear. This book furnishes the fundamental statistical material and up-to-date research results that enable readers to understand and apply Bayesian methods to help solve the many 'cocktail party' problems they may confront in practice.
