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Principles of Nonparametric Learning - cover
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Descrizione


The book provides 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. The book is mainly addressed to postgraduates in engineering, mathematics, computer science, and researchers in universities and research institutions.
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Dettagli

CISM International Centre for Mechanical Sciences
2002
Paperback / softback
335 p.
Testo in English
244 x 170 mm
9783211836880
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