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A Probabilistic Theory of Pattern Recognition
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A Probabilistic Theory of Pattern Recognition
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A self-contained and coherent account of probabilistic techniques, covering: distance measures, kernel rules, nearest neighbour rules, Vapnik-Chervonenkis theory, parametric classification, and feature extraction. Each chapter concludes with problems and exercises to further the readers understanding. Both research workers and graduate students will benefit from this wide-ranging and up-to-date account of a fast- moving field.
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Autore:
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Editore:
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Collana:Stochastic Modelling and Applied Probability
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Anno:2013
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Rilegatura:Paperback / softback
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Pagine:638 p.
Testo in English
Dimensioni:
235 x 155 mm
Peso:
997 gr.
EAN:
9781461268772
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