Principles of Nonparametric Learning

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Beschreibung

The book provides systematic in-depth analysis of nonparametric learning. It covers the theoretical limits and the asymptotical optimal algorithms and estimates, such as pattern recognition, nonparametric regression estimation, universal prediction, vector quantization, distribution and density estimation and genetic programming.
The book is mainly addressed to postgraduates in engineering, mathematics, computer science, and researchers in universities and research institutions.

Inhaltsverzeichnis

Pattern classification and learning theory (G. Lugosi).- Nonparametric regression estimation (L. Györfi, M. Kohler).- Universal prediction (N. Cesa-Bianchi).- Learning-theoretic methods in vector quantization (T. Linder).- Distribution and density estimation (L. Devroye, L. Györfi).- Programming applied to model identification (M. Sebag)

Details

Erscheinungsjahr:	2002
Fachbereich:	Nachrichtentechnik
Genre:	Mathematik , Medizin , Naturwissenschaften , Technik
Rubrik:	Naturwissenschaften & Technik
Medium:	Taschenbuch
Inhalt:	v 335 S.
ISBN-13:	9783211836880
ISBN-10:	3211836888
Sprache:	Englisch
Einband:	Kartoniert / Broschiert
Autor:	Györfi, Laszlo
Redaktion:	Györfi, Laszlo
Herausgeber:	Laszlo Györfi
Hersteller:	Springer Springer-Verlag GmbH
Verantwortliche Person für die EU:	Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, D-69121 Heidelberg, juergen.hartmann@springer.com
Maße:	244 x 170 x 19 mm
Von/Mit:	Laszlo Györfi
Erscheinungsdatum:	30.07.2002
Gewicht:	0,601 kg