Roberts stephen everson richard (11 Ergebnisse)
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Zustand: Good. This is an ex-library book and may have the usual library/used-book markings inside.This book has hardback covers. In good all round condition. No dust jacket. Please note the Image in this listing is a stock photo and may not match the covers of the actual item,750grams, ISBN:9780521792981.
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Zustand: Good. This is an ex-library book and may have the usual library/used-book markings inside.This book has hardback covers. Clean from markings. In good all round condition. Please note the Image in this listing is a stock photo and may not match the covers of the actual item,750grams, ISBN:9780521792981.
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Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes KönigreichMajestic Books
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Zustand: New. pp. 352 Figures, Illus.
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Anbieter: Biblios, frankfurt am main, HESSE, DeutschlandBiblios
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Zustand: Used. pp. 352 Acknowledgement.
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Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections
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Zustand: New. In.
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Hardcover. Zustand: Brand New. 1st edition. 338 pages. 9.00x6.25x1.00 inches. In Stock.
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Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USAKennys Bookstore
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Zustand: New. Series of edited papers on Independent Component Analysis, containing theory and applications. Editor(s): Roberts, Stephen; Everson, Richard. Num Pages: 352 pages, 99 figures. BIC Classification: PBT; TJK. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 228 x 152 x 24. Weight in Grams: 700. . 2001. Hardback. .…. . . Books ship from the US and Ireland.
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Anbieter: moluna, Greven, Deutschlandmoluna
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Zustand: New. Independent Component Analysis is an important tool for modelling and understanding empirical datasets consisting of mixtures of independent sources. This book contains papers by leading researchers on the subject. The theory is reviewed and many applicatio.
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Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Independent Components Analysis (ICA) is an important tool for modeling and understanding empirical data sets. Belonging to the class of general linear models, it is a method of separating out independent sources from linearly mixed data. ICA provides a bet…ter decomposition than other well-known models such as principal component analysis. This self-contained book contains a structured series of edited papers by leading researchers in the field and includes an extensive introduction to ICA. It reviews the major theoretical bases from a modern perspective, surveys current developments, and describes many case studies of applications in detail. Applications include biomedical examples, signal and image denoising, and mobile communications. The book discusses ICA within the framework of general linear models, but it also compares it to other paradigms such as neural network and graphical modeling methods.
