
Minimum Error Entropy Classification
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Beschreibung
This book explains the minimum error entropy (MEE) concept applied to data classification machines. Theoretical results on the inner workings of the MEE concept, in its application to solving a variety of classification problems, are presented in the wider realm of risk functionals. Researchers and practitioners also find in the book a detailed presentation of practical data classifiers using MEE. These include multi¿layer perceptrons, recurrent neural networks, complexvalued neural networks, modular neural networks, and decision trees. A clustering algorithm using a MEE¿like concept is also presented. Examples, tests, evaluation experiments and comparison with similar machines using classic approaches, complement the descriptions. von Marques de Sá, Joaquim und Silva, Luís M. A. und Santos, Jorge M. und Alexandre, Luís A.
Produktdetails

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Über den Autor
- hardcover
- 388 Seiten
- Erschienen 2006
- Wiley
- Hardcover -
- Erschienen 2017
- Springer
- Hardcover
- 456 Seiten
- Erschienen 2000
- Wiley-Interscience
- Hardcover
- 272 Seiten
- Erschienen 1996
- Wiley-Interscience
- Gebunden
- 334 Seiten
- Erschienen 2007
- Springer
- Hardcover
- 312 Seiten
- Erschienen 2001
- Springer
- perfect
- 408 Seiten
- Erschienen 1976
- Springer
- Gebunden
- 174 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Hardcover
- 138 Seiten
- Erschienen 2007
- Sage Publications, Inc
- paperback
- 192 Seiten
- Erschienen 2002
- ELLIPSES