Lectures on the Nearest Neighbor Method

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Beschreibung

This text presents a wide-ranging and rigorous overview of nearest neighbor methods, one of the most important paradigms in machine learning. Now in one self-contained volume, this book systematically covers key statistical, probabilistic, combinatorial and geometric ideas for understanding, analyzing and developing nearest neighbor methods.

Gérard Biau is a professor at Université Pierre et Marie Curie (Paris). Luc Devroye is a professor at the School of Computer Science at McGill University (Montreal).

Inhaltsverzeichnis

Part I: Density Estimation.- Order Statistics and Nearest Neighbors.- The Expected Nearest Neighbor Distance.- The k-nearest Neighbor Density Estimate.- Uniform Consistency.- Weighted k-nearest neighbor density estimates.- Local Behavior.- Entropy Estimation.- Part II: Regression Estimation.- The Nearest Neighbor Regression Function Estimate.- The 1-nearest Neighbor Regression Function Estimate.- LP-consistency and Stone's Theorem.- Pointwise Consistency.- Uniform Consistency.- Advanced Properties of Uniform Order Statistics.- Rates of Convergence.- Regression: The Noisless Case.- The Choice of a Nearest Neighbor Estimate.- Part III: Supervised Classification.- Basics of Classification.- The 1-nearest Neighbor Classification Rule.- The Nearest Neighbor Classification Rule. Appendix.- Index.

Erscheinungsjahr:	2015
Fachbereich:	Wahrscheinlichkeitstheorie
Genre:	Mathematik
Rubrik:	Naturwissenschaften & Technik
Medium:	Buch
Reihe:	Springer Series in the Data Sciences
Inhalt:	ix 290 S. 4 farbige Illustr. 290 p. 4 illus. in color.
ISBN-13:	9783319253862
ISBN-10:	3319253867
Sprache:	Englisch
Ausstattung / Beilage:	HC runder Rücken kaschiert
Einband:	Gebunden
Autor:	Devroye, Luc Biau, Gérard
Auflage:	1st ed. 2015
Hersteller:	Springer International Publishing Springer International Publishing AG Springer Series in the Data Sciences
Maße:	241 x 160 x 22 mm
Von/Mit:	Luc Devroye (u. a.)
Erscheinungsdatum:	15.12.2015
Gewicht:	0,617 kg

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