Principles of Nonparametric Learning / CISM International Centre for Mechanical Sciences Bd.434 (PDF)
This volume provides a 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,...
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This volume provides a 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.
- 2014, 2002, 335 Seiten, Englisch
- Herausgegeben: Laszlo Györfi
- Verlag: Springer Vienna
- ISBN-10: 3709125685
- ISBN-13: 9783709125687
- Erscheinungsdatum: 04.05.2014
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- Dateiformat: PDF
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