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Learning from Data: Concepts, Theory, and Methods
 
 
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Learning from Data: Concepts, Theory, and Methods (Gebundene Ausgabe)

von Vladimir Cherkassky (Autor), Filip M. Mulier (Autor)
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Pressestimmen

"The authors have succeeded in summarizing some of the recent trends and future challenges in different learning methods, including enabling technologies and some interesting practical applications." (Computing Reviews, May 22, 2008)

Kurzbeschreibung

An interdisciplinary framework for learning methodologies, covering statistics, neural networks, and fuzzy logic, Learning from Data 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, Learning from Data pursues several goals: first, to introduce and describe recent advances in learning methods, such as recent work on Support Vector Machines and boosting; second, to better show the relationship between the VC (Vapnik-Chernovenkis) theoretical approach and other well-known statistical paradigms, such as regularization and robust statistics; third to show the connection between VC-based methodology and practical applications. (20070615)
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