Learning from Data / Wiley - IEEE Bd.1 (PDF)
Concepts, Theory, and Methods
(Sprache: Englisch)
An interdisciplinary framework for learning methodologies--covering statistics, neural networks, and fuzzy logic, this book provides a unified treatment of the principles and methods for learning dependencies from data. It establishes a general conceptual...
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Produktinformationen zu „Learning from Data / Wiley - IEEE Bd.1 (PDF)“
An interdisciplinary framework for learning methodologies--covering statistics, neural networks, and fuzzy logic, this book provides a unified treatment of the principles and methods for learning dependencies from data. It establishes a general conceptual framework in which various learning methods from statistics, neural networks, and fuzzy logic can be applied--showing that a few fundamental principles underlie most new methods being proposed today in statistics, engineering, and computer science. Complete with over one hundred illustrations, case studies, and examples making this an invaluable text.
Autoren-Porträt von Vladimir Cherkassky, Filip M. Mulier
Vladimir CherKassky, PhD, is Professor of Electrical andComputer Engineering at the University of Minnesota. He is
internationally known for his research on neural networks and
statistical learning.
Filip Mulier, PhD, has worked in the software field for the last
twelve years, part of which has been spent researching, developing,
and applying advanced statistical and machine learning methods. He
currently holds a project management position.
Bibliographische Angaben
- Autoren: Vladimir Cherkassky , Filip M. Mulier
- 2008, 2. Auflage, 560 Seiten, Englisch
- Verlag: John Wiley & Sons
- ISBN-10: 0470140518
- ISBN-13: 9780470140512
- Erscheinungsdatum: 28.06.2008
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Größe: 4.66 MB
- Mit Kopierschutz
Sprache:
Englisch
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