L’articolo è stato aggiunto alla lista dei desideri
LIBRO INGLESE
E-mail
Facebook
LinkedIn
Twitter
WhatsApp
On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling
(0)
Cliccando su “Conferma” dichiari che il contenuto da te inserito è conforme alle Condizioni Generali d’Uso del Sito ed alle Linee Guida sui Contenuti Vietati. Puoi rileggere e modificare e successivamente confermare il tuo contenuto. Tra poche ore lo troverai online (in caso contrario verifica la conformità del contenuto alle policy del Sito).
Grazie per la tua recensione!
Tra poche ore la vedrai online (in caso contrario verifica la conformità del testo alle nostre linee guida). Dopo la pubblicazione per te +4 punti 
137,70 €
+1380
punti 
Venditore: IBS
Articolo acquistabile con Carta del Docente
Articolo acquistabile con Carta Cultura Giovani e Carta del Merito
Paga con Klarna in 3 rate senza interessi per ordini superiori a 39 €
Dati e Statistiche
Salvato in 0 liste dei desideri
Salvato in 0 liste dei desideri
On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling
Disponibilità in 2 settimane
137,70 €
137,70 €
Disponibilità in 2 settimane
Altre offerte vendute e spedite dai nostri venditori
Libri in Inglese
On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling
Altri venditori
Prezzo e spese di spedizione
Nuovo
disponibilità in 2 settimane
Venduto e spedito da
IBS
disponibilità in 2 settimane
Spedizione Gratis
137,70 €
Altri venditori
Prezzo e spese di spedizione
Nuovo
disponibilità in 2 settimane
Venduto e spedito da
IBS
disponibilità in 2 settimane
Spedizione Gratis
137,70 €
Altri venditori
Prezzo e spese di spedizione
Tutti i formati ed edizioni
Promo attive (0)
A natural evolution of statistical signal processing, in connection with the progressive increase in computational power, has been exploiting higher-order information. Thus, high-order spectral analysis and nonlinear adaptive filtering have received the attention of many researchers. One of the most successful techniques for non-linear processing of data with complex non-Gaussian distributions is the independent component analysis mixture modelling (ICAMM). This thesis defines a novel formalism for pattern recognition and classification based on ICAMM, which unifies a certain number of pattern recognition tasks allowing generalization. The versatile and powerful framework developed in this work can deal with data obtained from quite different areas, such as image processing, impact-echo testing, cultural heritage, hypnograms analysis, web-mining and might therefore be employed to solve many different real-world problems.
Leggi di più
Leggi di meno
Autore:
Collana:
Springer Theses
Anno:
2014
Rilegatura:
Paperback / softback
Pagine:
186 p.
Testo in English
Dimensioni:
235 x 155 mm
EAN:
9783642428753
L'articolo è stato aggiunto al carrello
Informazioni e Contatti sulla Sicurezza dei Prodotti
Le schede prodotto sono aggiornate in conformità al Regolamento UE 988/2023. Laddove ci fossero taluni dati non disponibili per ragioni indipendenti da IBS, vi informiamo che stiamo compiendo ogni ragionevole sforzo per inserirli. Vi invitiamo a controllare periodicamente il sito www.ibs.it per eventuali novità e aggiornamenti.
Per le vendite di prodotti da terze parti, ciascun venditore si assume la piena e diretta responsabilità per la commercializzazione del prodotto e per la sua conformità al Regolamento UE 988/2023, nonché alle normative nazionali ed europee vigenti.
Per informazioni sulla sicurezza dei prodotti, contattare productsafetyibs@feltrinelli.it
L’articolo è stato aggiunto alla lista dei desideri
