McNicholas | Mixture Model-Based Classification | E-Book | www.sack.de
E-Book

E-Book, Englisch, 236 Seiten

McNicholas Mixture Model-Based Classification


Erscheinungsjahr 2016
ISBN: 978-1-4822-2567-9
Verlag: Taylor & Francis
Format: PDF
Kopierschutz: Adobe DRM (»Systemvoraussetzungen)

E-Book, Englisch, 236 Seiten

ISBN: 978-1-4822-2567-9
Verlag: Taylor & Francis
Format: PDF
Kopierschutz: Adobe DRM (»Systemvoraussetzungen)



This work addresses classification using mixture models broadly. Unlike traditional treatments of the subject that heavily focus on unsupervised approaches, this book gives attention to unsupervised, semi-supervised, and supervised classification paradigms. Case studies illustrate both non-Gaussian and Gaussian approaches to model selection.

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Zielgruppe


Researchers and graduate students in statistics, bioinformatics, and the social sciences.


Autoren/Hrsg.




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