Descrizione
Dettagli sul prodotto
| Autori | Kenichiro Ishii, Eisaku Maeda, Eisaku et al Maeda, Hiroshi Murase, Naonori Ueda |
| Editore | Springer EN |
| Lingue | Inglese |
| Formato | Copertina rigida |
| Pubblicazione | 11.01.2026 |
| EAN | 9789819514779 |
| ISBN | 978-981-9514-77-9 |
| Pagine | 457 |
| Illustrazioni | X, 457 p. 175 illus., 25 illus. in color., farbige Illustrationen, schwarz-weiss Illustrationen |
| Serie |
Springer Asia Pacific Mathematics Series |
| Categorie |
Scienze naturali, medicina, informatica, tecnica
> Matematica
> Altro
machine learning, Maschinelles Lernen, Deep Learning, Margin, Prototype, Mathematical Applications in Computer Science, support vector machine, convolutional neural network, Potential function, kernel function, decision boundary, Phi function, Fisher’s method, feature vector, nearest neighbor rule, minimum squared error learning, primal and dual representations of perceptrons, parametric and nonparametric learning, generalized linear discriminant function, Karhunen-Loeve expansion, Bayes decision rule, subspace method |
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