Teil der Reihe: Mathematics and Statistics (R0)
Pattern Recognition and Machine Learning for Self-Study I
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: 01.07.2026
- 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: Download ab 01.07.2026
- Hinweis: Vorbestellung. Verfügbar per Download ab Erscheinungstag. Kein physischer Versand.
- Kompatibilität: Lesbar auf Geräten und Apps mit PDF-Unterstützung.
Herstellerinformationen
Email: ProductSafety@springernature.com
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