Similarity-Based Pattern Analysis and Recognition
Marcello Pelillo
marras 2013 · Springer Science & Business Media
E-kirja
291
sivuja
reportArvioita ja arvosteluja ei ole vahvistettu Lue lisää
Tietoa tästä e-kirjasta
This accessible text/reference presents a coherent overview of the emerging field of non-Euclidean similarity learning. The book presents a broad range of perspectives on similarity-based pattern analysis and recognition methods, from purely theoretical challenges to practical, real-world applications. The coverage includes both supervised and unsupervised learning paradigms, as well as generative and discriminative models. Topics and features: explores the origination and causes of non-Euclidean (dis)similarity measures, and how they influence the performance of traditional classification algorithms; reviews similarity measures for non-vectorial data, considering both a “kernel tailoring” approach and a strategy for learning similarities directly from training data; describes various methods for “structure-preserving” embeddings of structured data; formulates classical pattern recognition problems from a purely game-theoretic perspective; examines two large-scale biomedical imagingapplications.
Arvioi tämä e-kirja
Kerro meille mielipiteesi.
Tietoa lukemisesta
Älypuhelimet ja tabletit
Asenna Google Play Kirjat ‑sovellus Androidille tai iPadille/iPhonelle. Se synkronoituu automaattisesti tilisi kanssa, jolloin voit lukea online- tai offline-tilassa missä tahansa oletkin.
Kannettavat ja pöytätietokoneet
Voit kuunnella Google Playsta ostettuja äänikirjoja tietokoneesi selaimella.
Lukulaitteet ja muut laitteet
Jos haluat lukea kirjoja sähköisellä lukulaitteella, esim. Kobo-lukulaitteella, sinun täytyy ladata tiedosto ja siirtää se laitteellesi. Siirrä tiedostoja tuettuihin lukulaitteisiin seuraamalla ohjekeskuksen ohjeita.
