Similarity based pattern analysis recognition (9 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: London, Springer., 2013
Serie: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition, Buch 36 von 86. Buch 36 von 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
- Hardcover
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xiv, 291 p. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Sprache: Englisch.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2016
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2013
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer-Verlag New York Inc, 2016
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Paperback. Zustand: Brand New. reprint edition. 305 pages. 9.25x6.10x0.73 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2016
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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
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- 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
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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
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- 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
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- 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.
