A Probabilistic Theory of Pattern Recognition

Gy?rfi L?szl? Devroye Luc Lugosi Gabor

ISBN 10: 0387946187 ISBN 13: 9780387946184

Verlag: Springer, 1996

Sprache: Englisch

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Beschreibung

pp. 660 52:B&W 6.14 x 9.21in or 234 x 156mm (Royal 8vo) Case Laminate on White w/Gloss Lam.

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Bibliografische Details

Titel: A Probabilistic Theory of Pattern Recognition
Verlag: Springer
Ver�ffentlichungsdatum: 1996
Sprache: Englisch
ISBN-10: 0387946187
ISBN-13: 9780387946184
Bindung: Hardcover
Zustand: New

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

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. Each chapter concludes with problems and exercises to further the readers understanding. Both research workers and graduate students will benefit from this wide-ranging and up-to-date account of a fast- moving field.

Von der hinteren Coverseite

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, tree 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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