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Information Theory and Statistical Learning

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Emmert-streib, Frank (EDT)/ Dehmer, Matthias (EDT) 作者
Springer
譯者
2008-11-14 出版日期
452 頁數
GBP 104.00 價格
Hardcover
叢書系列
9780387848150 圖書編碼

Information Theory and Statistical Learning 在線電子書 圖書標籤: 信息論  統計學習  機器學習   


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發表於2024-12-27

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Information Theory and Statistical Learning 在線電子書 圖書描述

"Information Theory and Statistical Learning" presents theoretical and practical results about information theoretic methods used in the context of statistical learning. The book will present a comprehensive overview of the large range of different methods that have been developed in a multitude of contexts. Each chapter is written by an expert in the field. The book is intended for an interdisciplinary readership working in machine learning, applied statistics, artificial intelligence, biostatistics, computational biology, bioinformatics, web mining or related disciplines. Advance Praise for "Information Theory and Statistical Learning": "A new epoch has arrived for information sciences to integrate various disciplines such as information theory, machine learning, statistical inference, data mining, model selection etc. I am enthusiastic about recommending the present book to researchers and students, because it summarizes most of these new emerging subjects and methods, which are otherwise scattered in many places." Shun-ichi Amari, RIKEN Brain Science Institute, Professor-Emeritus at the University of Tokyo

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