Learning from Data: Concepts, Theory, and Methods (IEEE Press)
Cherkassky, Vladimir; Mulier, Filip M.
ISBN 10: 0471681822 ISBN 13: 9780471681823
Verlag: Wiley-IEEE Press, 2007
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Inhaltsangabe:
An interdisciplinary framework for learning methodologies―covering statistics, neural networks, and fuzzy logic, this book provides a unified treatment of the principles and methods for learning dependencies from data. It establishes a general conceptual framework in which various learning methods from statistics, neural networks, and fuzzy logic can be applied―showing that a few fundamental principles underlie most new methods being proposed today in statistics, engineering, and computer science. Complete with over one hundred illustrations, case studies, and examples making this an invaluable text.
Über die Autorin bzw. den Autor:
Vladimir CherKassky, PhD, is Professor of Electrical and Computer Engineering at the University of Minnesota. He is internationally known for his research on neural networks and statistical learning.
Filip Mulier, PhD, has worked in the software field for the last twelve years, part of which has been spent researching, developing, and applying advanced statistical and machine learning methods. He currently holds a project management position.
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Bibliografische Details
Titel: Learning from Data: Concepts, Theory, and ...
Verlag: Wiley-IEEE Press
Erscheinungsdatum: 2007
Einband: Hardcover
Zustand: New
Auflage: 2. Auflage
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Learning from Data: Concepts, Theory, and Methods
Verlag:
Wiley-IEEE Press (edition 2), 2007
ISBN 10: 0471681822
ISBN 13: 9780471681823
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Gebunden. Zustand: New. Vladimir CherKassky, PhD, is Professor of Electrical and Computer Engineering at the University of Minnesota. He is internationally known for his research on neural networks and statistical learning.Filip Mulier, PhD, has worked in the software field for th. Artikel-Nr. 446917716
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Learning from Data : Concepts, Theory, and Methods
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Buch. Zustand: Neu. Neuware - An interdisciplinary framework for learning methodologies-now revised and updatedLearning from Data provides a unified treatment of the principles and methods for learning dependencies from data. It establishes a general conceptual framework in which various learning methods from statistics, neural networks, and pattern recognition can be applied-showing that a few fundamental principles underlie most new methods being proposed today in statistics, engineering, and computer science.Since the first edition was published, the field of data-driven learning has experienced rapid growth. This Second Edition covers these developments with a completely revised chapter on support vector machines, a new chapter on noninductive inference and alternative learning formulations, and an in-depth discussion of the VC theoretical approach as it relates to other paradigms.Complete with over one hundred illustrations, case studies, examples, and chapter summaries, Learning from Data accommodates both beginning and advanced graduate students in engineering, computer science, and statistics. It is also indispensable for researchers and practitioners in these areas who must understand the principles and methods for learning dependencies from data. Artikel-Nr. 9780471681823
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Learning from Data Concepts, Theory and Methods 2e
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Hardcover. Zustand: Brand New. 2nd edition. 538 pages. 9.75x6.50x1.25 inches. In Stock. Artikel-Nr. x-0471681822
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