Learning from Data (eBook)
560 Seiten
Wiley (Verlag)
978-0-470-14051-2 (ISBN)
Vladimir CherKassky, PhD, is Professor of Electrical and Computer Engineering at the University of Minnesota. He is internationally known for his research on neural networks and statistical learning. Filip Mulier, PhD, has worked in the software field for the last twelve years, part of which has been spent researching, developing, and applying advanced statistical and machine learning methods. He currently holds a project management position.
"I think Learning From Data is a very valuable volume. I
will recommend it to my graduate students." (Journal of the
American Statistical Association, March 2009)
"The broad spectrum of information it offers is beneficial to
many field of research. The selection of topics is good, and I
believe that many researchers and practioners will find this book
useful." (Technometrics, May 2008)
"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)
| Erscheint lt. Verlag | 28.6.2008 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Wiley - IEEE |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken |
| Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
| Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik | |
| Schlagworte | Data Mining • Data Mining Statistics • Electrical & Electronics Engineering • Elektrotechnik u. Elektronik • Intelligente Systeme u. Agenten • Intelligent Systems & Agents • Maschinelles Lernen • Methoden der Daten- u. Stichprobenerhebung • Neuronales Netz • Signal • Statistics • Statistik • Survey Research Methods & Sampling • Unscharfe Menge |
| ISBN-10 | 0-470-14051-8 / 0470140518 |
| ISBN-13 | 978-0-470-14051-2 / 9780470140512 |
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