De favoriet van de lezers is momenteel uitverkocht.
Parameters
- 300bladzijden
- 11 uur lezen
Meer over het boek
Sure to be influential, Watanabe’s book lays the foundations for the use of algebraic geometry in statistical learning theory. Many models/machines are mixture models, neural networks, HMMs, Bayesian networks, stochastic context-free grammars are major examples. The theory achieved here underpins accurate estimation techniques in the presence of singularities.
Een boek kopen
Algebraic Geometry and Statistical Learning Theory, Sumio Watanabe
- Taal
- Jaar van publicatie
- 2008
- product-detail.submit-box.info.binding
- (Hardcover)
Zodra we het ontdekt hebben, sturen we een e-mail.
Betaalmethoden
We missen je recensie hier.
- Titel
- Algebraic Geometry and Statistical Learning Theory
- Taal
- Engels
- Auteurs
- Sumio Watanabe
- Uitgever
- Cambridge University Press
- Jaar van publicatie
- 2008
- Formaat
- Hardcover
- Aantal pagina's
- 300
- ISBN10
- 0521864674
- ISBN13
- 9780521864671
- Tags
- Non-fictie, Technologie & Industrie, Wetenschap en Wiskunde, Computers & Internet, Wetenschap, Wiskunde, Wiskundeboeken, Wetenschappelijke literatuur, Kunstmatige Intelligentie, Geometrie, Machine Learning
- Beoordeling
- 4,45 van 5
- Aantekening
- Sure to be influential, Watanabe’s book lays the foundations for the use of algebraic geometry in statistical learning theory. Many models/machines are mixture models, neural networks, HMMs, Bayesian networks, stochastic context-free grammars are major examples. The theory achieved here underpins accurate estimation techniques in the presence of singularities.