Similarity based pattern analysis recognition (8 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2013
Serie: Buch 36 von 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
- Hardcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2016
Serie: Buch 36 von 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
- Softcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer-Verlag New York Inc, 2016
Serie: Buch 36 von 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
- Softcover
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Paperback. Zustand: Brand New. reprint edition. 305 pages. 9.25x6.10x0.73 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2016
Serie: Buch 36 von 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Similarity-Based Pattern Analysis and Recognition | Marcello Pelillo | Taschenbuch | Advances in Computer Vision and Pattern Recognition | xiv | Englisch | 2016 | Springer | EAN 9781447169505 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]har…tmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer-Verlag New York Inc, 2013
Serie: Buch 36 von 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
- Hardcover
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Hardcover. Zustand: Brand New. 291 pages. 9.25x6.25x0.75 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer London, Springer London, 2013
Serie: Buch 36 von 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
- Hardcover
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This accessible text/reference presents a coherent overview of the emerging field of non-Euclidean similarity learning. The book presents a broad range of perspectives on similarity-based pattern analysis and recognition methods, from purely theoretical cha…llenges to practical, real-world applications. The coverage includes both supervised and unsupervised learning paradigms, as well as generative and discriminative models. Topics and features: explores the origination and causes of non-Euclidean (dis)similarity measures, and how they influence the performance of traditional classification algorithms; reviews similarity measures for non-vectorial data, considering both a 'kernel tailoring' approach and a strategy for learning similarities directly from training data; describes various methods for 'structure-preserving' embeddings of structured data; formulates classical pattern recognition problems from a purely game-theoretic perspective; examines two large-scale biomedical imagingapplications.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Springer, 2016
Serie: Buch 36 von 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
- Softcover
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This accessible text/reference presents a coherent overview of the emerging field of non-Euclidean similarity learning. The book presents a broad range of perspectives on similarity-based pattern analysis and recognition methods, from purely theoreti…cal challenges to practical, real-world applications. The coverage includes both supervised and unsupervised learning paradigms, as well as generative and discriminative models. Topics and features: explores the origination and causes of non-Euclidean (dis)similarity measures, and how they influence the performance of traditional classification algorithms; reviews similarity measures for non-vectorial data, considering both a 'kernel tailoring' approach and a strategy for learning similarities directly from training data; describes various methods for 'structure-preserving' embeddings of structured data; formulates classical pattern recognition problems from a purely game-theoretic perspective; examines two large-scale biomedical imagingapplications.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer London, 2013
Serie: Buch 36 von 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
- Hardcover
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 308 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This accessible text/reference presents a coherent overview of the emerging field of non-Euclidean similarity learning. The book presents a broad range of perspectives on similarity-based pattern analysis and recognition methods, from p…urely theoretical challenges to practical, real-world applications. The coverage includes both supervised and unsupervised learning paradigms, as well as generative and discriminative models. Topics and features: explores the origination and causes of non-Euclidean (dis)similarity measures, and how they influence the performance of traditional classification algorithms; reviews similarity measures for non-vectorial data, considering both a ¿kernel tailoring¿ approach and a strategy for learning similarities directly from training data; describes various methods for ¿structure-preserving¿ embeddings of structured data; formulates classical pattern recognition problems from a purely game-theoretic perspective; examines two large-scale biomedical imagingapplications.
