Györfi | Principles of Nonparametric Learning | Buch | 978-3-211-83688-0 | www.sack.de

Buch, Englisch, 335 Seiten, Format (B × H): 170 mm x 244 mm, Gewicht: 601 g

Reihe: CISM International Centre for Mechanical Sciences

Györfi

Principles of Nonparametric Learning


2002
ISBN: 978-3-211-83688-0
Verlag: Springer Vienna

Buch, Englisch, 335 Seiten, Format (B × H): 170 mm x 244 mm, Gewicht: 601 g

Reihe: CISM International Centre for Mechanical Sciences

ISBN: 978-3-211-83688-0
Verlag: Springer Vienna

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.

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Zielgruppe

Research

Autoren/Hrsg.

Györfi, Laszlo

Fachgebiete

Weitere Infos & Material

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)

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