Pattern Recognition and Machine Learning for Self-Study I

Supervised Learning
Angebot€74,89
inkl. MwSt. • Kein physischer Versand
Sofort per Download lieferbar
Ihr Downloadlink kommt direkt per E-Mail.
PDF: lesbar auf Smartphone, Tablet, Computer und in vielen PDF-Apps.

E-Book
eBook-Format:PDF
✓14 Tage Widerrufsrecht
✓Sicher bezahlen – auch auf Rechnung mit Klarna
PayPal Klarna Visa Mastercard Maestro Apple Pay Google Pay
Inhaltsangabe

Part I Linear Classification.- Chapter 1 Basic Concepts of Pattern Recognition.- Chapter 2 Linear Discriminant Functions and their Learning.- Chapter 3 Learning based on Minimum Squared Error Criterion.- Chapter 4 Classifier Design.-Chapter 5 Feature Evaluation and Bayes Error.- Chapter 6 Transformation of Feature Space.- Part II Nonlinear Classification.- Chapter 7 Subspace Method.- Chapter 8 Generalized Linear Discriminant Functions.- Chapter 9 Potential Function Method.- Chapter 10 Support Vector Machines. Chapter 11 Kernel Methods.- Chapter 12 Neural Networks.- Part III Bayesian Unified Framework.- Chapter 13 Convolutional Neural Networks.- Chapter 14 Generalization of Learning Algorithms.- Chapter 15 Learning Algorithms and Bayes Decision Rule.

Produktdetails
  • Erscheinungsdatum: 30.05.2026
  • Autor/Autorin: Kenichiro Ishii,Naonori Ueda,Eisaku Maeda,Hiroshi Murase
  • Reihe: Mathematics and Statistics (R0)
  • Format: E-Book
  • Dateiformat: PDF
  • Kopierschutz: Wasserzeichen
  • Dateigröße: 20.2 MB
  • Verlag: SPRINGER
  • Sprache: Englisch
  • Umfang: 459 Seiten
  • ISBN: 9789819514786
  • Lieferung: Sofort per Download
  • Hinweis: Sofort per Download lieferbar. Kein physischer Versand.
  • Kompatibilität: Lesbar auf Geräten und Apps mit PDF-Unterstützung.
Herstellerinformationen
Springer Nature Customer Service Center GmbH

Email: ProductSafety@springernature.com