9780521717700 - pattern recognition and neural networks von ripley, brian d. (7 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 soft 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,900grams, ISBN:9780521717700.
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 416 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Known for his hype-free approach to neural networks, Brian Ripley here provides an excellent text on the statistics of pattern classifiers and the application of neural techniques.Ripley's text will be rightly popular with newcomers to…the area for its ability to present the mathematics of statistical pattern recognition and neural networks in an accessible format and engaging style.
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Zustand: New. This 1996 book explains the statistical framework for pattern recognition and machine learning, now in paperback. Num Pages: 416 pages, 41 b/w illus. BIC Classification: PBT; UYQN; UYQP. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 247 x 190 x 20. Weight in Grams: 754. . 2008. 1st Edition. Paperback. . . . .… Books ship from the US and Ireland.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This 1996 book is a reliable account of the statistical framework for pattern recognition and machine learning. With unparalleled coverage and a wealth of case-studies this book gives valuable insight into both the theory and the enormously diverse a…pplications (which can be found in remote sensing, astrophysics, engineering and medicine, for example). So that readers can develop their skills and understanding, many of the real data sets used in the book are available from the author's website: stats.ox.ac.uk/~ripley/PRbook/. For the same reason, many examples are included to illustrate real problems in pattern recognition. Unifying principles are highlighted, and the author gives an overview of the state of the subject, making the book valuable to experienced researchers in statistics, machine learning/artificial intelligence and engineering. The clear writing style means that the book is also a superb introduction for non-specialists.
