Probabilistic theory pattern recognition di devroye luc (32 risultati)
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Editore: Springer April 1996, 1996
Serie: Libro 1 di 30 - Stochastic Modelling and Applied Probability
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Editore: Springer, 1996
Serie: Libro 1 di 30 - Stochastic Modelling and Applied Probability
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Editore: Springer, 1996
Serie: Libro 1 di 30 - Stochastic Modelling and Applied Probability
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Editore: Springer New York, 1996
Serie: Libro 1 di 30 - Stochastic Modelling and Applied Probability
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Editore: Springer, 1996
Serie: Libro 1 di 30 - Stochastic Modelling and Applied Probability
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Editore: New York, Springer, 1997
Serie: Libro 1 di 30 - Stochastic Modelling and Applied Probability
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Editore: Springer, 1996
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Editore: Springer, 2013
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Editore: Springer 2013-11-22, 2013
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Editore: Springer, 1996
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Editore: Springer, 1996
Serie: Libro 1 di 30 - Stochastic Modelling and Applied Probability
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Editore: Springer, 1996
Serie: Libro 1 di 30 - Stochastic Modelling and Applied Probability
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Editore: Springer, 1996
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Editore: Springer, 2013
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Editore: Springer, 1996
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Editore: Springer, 1996
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Editore: Springer, 1996
Serie: Libro 1 di 30 - Stochastic Modelling and Applied Probability
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Editore: Springer, 1997
Serie: Libro 1 di 30 - Stochastic Modelling and Applied Probability
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Editore: Springer, 2014
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Editore: Springer, 1996
Serie: Libro 1 di 30 - Stochastic Modelling and Applied Probability
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Editore: Springer-Verlag New York Inc., US, 1996
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Hardback. Condizione: New. 1st ed. 1996. Corr. 2nd printing 1997. Pattern recognition presents one of the most significant challenges for scientists and engineers, and many different approaches have been proposed. The aim of this book is to provide a self-contained account of probabilistic analysis of these approaches. The book…includes a discussion of distance measures, nonparametric methods based on kernels or nearest neighbors, Vapnik-Chervonenkis theory, epsilon entropy, parametric classification, error estimation, free classifiers, and neural networks. Wherever possible, distribution-free properties and inequalities are derived. A substantial portion of the results or the analysis is new. Over 430 problems and exercises complement the material.
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Editore: Springer-Verlag New York Inc., US, 1996
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Hardback. Condizione: New. 1st ed. 1996. Corr. 2nd printing 1997. Pattern recognition presents one of the most significant challenges for scientists and engineers, and many different approaches have been proposed. The aim of this book is to provide a self-contained account of probabilistic analysis of these approaches. The book…includes a discussion of distance measures, nonparametric methods based on kernels or nearest neighbors, Vapnik-Chervonenkis theory, epsilon entropy, parametric classification, error estimation, free classifiers, and neural networks. Wherever possible, distribution-free properties and inequalities are derived. A substantial portion of the results or the analysis is new. Over 430 problems and exercises complement the material.
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Editore: Springer, 2013
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Editore: Springer, Springer Nov 2013, 2013
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Pattern recognition presents one of the most significant challenges for scientists and engineers, and many different approaches have been proposed. The aim of this book is to provide a self-contained account of probabilistic analys…is of these approaches. The book includes a discussion of distance measures, nonparametric methods based on kernels or nearest neighbors, Vapnik-Chervonenkis theory, epsilon entropy, parametric classification, error estimation, free classifiers, and neural networks. Wherever possible, distribution-free properties and inequalities are derived. A substantial portion of the results or the analysis is new. Over 430 problems and exercises complement the material. 660 pp. Englisch.
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Editore: Springer New York, 2013
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Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. A self-contained and coherent account of probabilistic techniques, covering: distance measures, kernel rules, nearest neighbour rules, Vapnik-Chervonenkis theory, parametric classification, and feature extraction. Ea…ch chapter concludes with problems and ex.
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Editore: Springer, 2013
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Editore: Springer, Humana Nov 2013, 2013
Serie: Libro 1 di 30 - Stochastic Modelling and Applied Probability
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Pattern recognition presents a significant challege for scientists and engineers, and many different approaches have been proposed. This book provides a self-contained account of probabilistic techniques that have been applied to the s…ubject. Researchers and graduate students will benefit from this wide-ranging account of the field.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 660 pp. Englisch.
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Editore: Springer, 2013
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Editore: Springer, Humana Apr 1996, 1996
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Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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Buch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Pattern recognition presents one of the most significant challenges for scientists and engineers, and many different approaches have been proposed. The aim of this book is to provide a self-contained account of probabilistic analysis of t…hese approaches. The book includes a discussion of distance measures, nonparametric methods based on kernels or nearest neighbors, Vapnik-Chervonenkis theory, epsilon entropy, parametric classification, error estimation, free classifiers, and neural networks. Wherever possible, distribution-free properties and inequalities are derived. A substantial portion of the results or the analysis is new. Over 430 problems and exercises complement the material. 660 pp. Englisch.
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