Thông tin tài liệu


Nhan đề : Learning from data : concepts, theory, and methods
Tác giả : Vladimir Cherkassky
Chủ đề : Adaptive signal processing | Machine learning | Neural networks (Computer science) | Fuzzy systems | Xử lý tín hiệu | Hệ thống mờ | Khoa học máy tính | Máy học
Năm xuất bản : 2007
Tóm tắt : An interdisciplinary framework for learning methodologies-covering statistics, neural networks, and fuzzy logic, this book provides a unified treatment of the principles and methods for learning dependencies from data. It establishes a general conceptual framework in which various learning methods from statistics, neural networks, and fuzzy logic can be applied-showing that a few fundamental principles underlie most new methods being proposed today in statistics, engineering, and computer science. Complete with over one hundred illustrations, case studies, and examples making this an invaluable text.
URI: http://thuvienso.thanglong.edu.vn//handle/TLU/6598
Bộ sưu tậpTin học
XEM MÔ TẢ

55

XEM & TẢI

0

Danh sách tệp tin đính kèm:
Ảnh bìa
  • TVS.000617- Vladimir Cherkassky, Filip M. Mulier - Learning from data_ concepts, theory, and methods (2007)_1.pdf
      Restricted Access
  • Giới thiệu
    • Dung lượng : 241,54 kB

    • Định dạng : Adobe PDF

  • Ảnh bìa
  • TVS.000617- Vladimir Cherkassky, Filip M. Mulier - Learning from data_ concepts, theory, and methods (2007).pdf
      Restricted Access
  • Đăng nhập để đọc nội dung file
    • Dung lượng : 4,04 MB

    • Định dạng : Adobe PDF