Similarity-Based Pattern Analysis and Recognition
Marcello Pelillo
nov. de 2013 · Springer Science & Business Media
E-book
291
Páginas
reportAs notas e avaliações não são verificadas Saiba mais
Sobre este e-book
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.
Avaliar este e-book
Diga o que você achou
Informações de leitura
Smartphones e tablets
Instale o app Google Play Livros para Android e iPad/iPhone. Ele sincroniza automaticamente com sua conta e permite ler on-line ou off-line, o que você preferir.
Laptops e computadores
Você pode ouvir audiolivros comprados no Google Play usando o navegador da Web do seu computador.
eReaders e outros dispositivos
Para ler em dispositivos de e-ink como os e-readers Kobo, é necessário fazer o download e transferir um arquivo para o aparelho. Siga as instruções detalhadas da Central de Ajuda se quiser transferir arquivos para os e-readers compatíveis.
