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Cover: 9781108461733 | Density Ratio Estimation in Machine Learning | Sugiyama (u. a.) | Buch
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Density Ratio Estimation in Machine Learning
Taschenbuch von Masashi Sugiyama (u. a.)
Sprache: Englisch

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Beschreibung
This book introduces theories, methods and applications of density ratio estimation, a newly emerging paradigm in the machine learning community.
This book introduces theories, methods and applications of density ratio estimation, a newly emerging paradigm in the machine learning community.
Über den Autor
Masashi Sugiyama is an Associate Professor in the Department of Computer Science at the Tokyo Institute of Technology.
Inhaltsverzeichnis
Part I. Density Ratio Approach to Machine Learning: 1. Introduction; Part II. Methods of Density Ratio Estimation: 2. Density estimation; 3. Moment matching; 4. Probabilistic classification; 5. Density fitting; 6. Density-ratio fitting; 7. Unified framework; 8. Direct density-ratio estimation with dimensionality reduction; Part III. Applications of Density Ratios in Machine Learning: 9. Importance sampling; 10. Distribution comparison; 11. Mutual information estimation; 12. Conditional probability estimation; Part IV. Theoretical Analysis of Density Ratio Estimation: 13. Parametric convergence analysis; 14. Non-parametric convergence analysis; 15. Parametric two-sample test; 16. Non-parametric numerical stability analysis; Part V. Conclusions: 17. Conclusions and future directions.
Details
Erscheinungsjahr: 2018
Genre: Informatik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Taschenbuch
Inhalt: Kartoniert / Broschiert
ISBN-13: 9781108461733
ISBN-10: 1108461735
Sprache: Englisch
Ausstattung / Beilage: Paperback
Einband: Kartoniert / Broschiert
Autor: Sugiyama, Masashi
Suzuki, Taiji
Kanamori, Takafumi
Hersteller: Cambridge University Press
Maße: 234 x 156 x 19 mm
Von/Mit: Masashi Sugiyama (u. a.)
Erscheinungsdatum: 01.02.2018
Gewicht: 0,521 kg
Artikel-ID: 113056750
Über den Autor
Masashi Sugiyama is an Associate Professor in the Department of Computer Science at the Tokyo Institute of Technology.
Inhaltsverzeichnis
Part I. Density Ratio Approach to Machine Learning: 1. Introduction; Part II. Methods of Density Ratio Estimation: 2. Density estimation; 3. Moment matching; 4. Probabilistic classification; 5. Density fitting; 6. Density-ratio fitting; 7. Unified framework; 8. Direct density-ratio estimation with dimensionality reduction; Part III. Applications of Density Ratios in Machine Learning: 9. Importance sampling; 10. Distribution comparison; 11. Mutual information estimation; 12. Conditional probability estimation; Part IV. Theoretical Analysis of Density Ratio Estimation: 13. Parametric convergence analysis; 14. Non-parametric convergence analysis; 15. Parametric two-sample test; 16. Non-parametric numerical stability analysis; Part V. Conclusions: 17. Conclusions and future directions.
Details
Erscheinungsjahr: 2018
Genre: Informatik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Taschenbuch
Inhalt: Kartoniert / Broschiert
ISBN-13: 9781108461733
ISBN-10: 1108461735
Sprache: Englisch
Ausstattung / Beilage: Paperback
Einband: Kartoniert / Broschiert
Autor: Sugiyama, Masashi
Suzuki, Taiji
Kanamori, Takafumi
Hersteller: Cambridge University Press
Maße: 234 x 156 x 19 mm
Von/Mit: Masashi Sugiyama (u. a.)
Erscheinungsdatum: 01.02.2018
Gewicht: 0,521 kg
Artikel-ID: 113056750
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Nr. 894, Heft 11, November 2023
EAN: 9783608975345
Sprache: Deutsch
Von/Mit: Christian Demand (u. a.)

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