Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The use of pattern recognition and classification is fundamental to many of the automated electronic systems in use today. However, despite the existence of a number of notable books in the field, the subject remains very challenging, especially for the beginner. Pattern Recognition and Classification presents a comprehensive introduction to the core concepts involved in automated pattern recognition. It is designed to be accessible to newcomers from varied backgrounds, but it will also be useful to researchers and professionals in image and signal processing and analysis, and in computer vision. Fundamental concepts of supervised and unsupervised classification are presented in an informal, rather than axiomatic, treatment so that the reader can quickly acquire the necessary background for applying the concepts to real problems. More advanced topics, such as semi-supervised classification, combining clustering algorithms and relevance feedback are addressed in the laterchapters. This book is suitable for undergraduates and graduates studying pattern recognition and machine learning.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9781461453222

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Bibliografische Details

Titel: Pattern Recognition and Classification : An Introduction
Verlag: Springer New York, Springer New York
Erscheinungsjahr: 2012
Sprache: Englisch
ISBN-10: 1461453224
ISBN-13: 9781461453222
Einband: Buch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 241 mm, H�he: 160 mm, Tiefe: 15 mm
Gewicht: 483 Gramm

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

The use of pattern recognition and classification is fundamental to many of the automated electronic systems in use today. However, despite the existence of a number of notable books in the field, the subject remains very challenging, especially for the beginner.

Pattern Recognition and Classification presents a comprehensive introduction to the core concepts involved in automated pattern recognition. It is designed to be accessible to newcomers from varied backgrounds, but it will also be useful to researchers and professionals in image and signal processing and analysis, and in computer vision. Fundamental concepts of supervised and unsupervised classification are presented in an informal, rather than axiomatic, treatment so that the reader can quickly acquire the necessary background for applying the concepts to real problems. More advanced topics, such as semi-supervised classification, combining clustering algorithms and relevance feedback are addressed in the later chapters.

This book is suitable for undergraduates and graduates studying pattern recognition and machine learning.

�ber die Autorin bzw. den Autor

Geoff Dougherty is a Professor of Applied Physics and Medical Imaging at California State University, Channel Islands. He is the Author of Springer's Medical Image Processing, Techniques and Applications

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