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Devroye / Lugosi / Györfi

A Probabilistic Theory of Pattern Recognition

Medium: Buch
ISBN: 978-1-4612-6877-2
Verlag: Springer
Erscheinungstermin: 22.11.2013
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Pattern recognition presents one of the most significant challenges for scientists and engineers, and many different approaches have been proposed. The aim of this book is to provide a self-contained account of probabilistic analysis of these approaches. The book includes a discussion of distance measures, nonparametric methods based on kernels or nearest neighbors, Vapnik-Chervonenkis theory, epsilon entropy, parametric classification, error estimation, free classifiers, and neural networks. Wherever possible, distribution-free properties and inequalities are derived. A substantial portion of the results or the analysis is new. Over 430 problems and exercises complement the material.

Produkteigenschaften

  • Artikelnummer: 9781461268772
  • Medium: Buch
  • ISBN: 978-1-4612-6877-2
  • Verlag: Springer
  • Erscheinungstermin: 22.11.2013
  • Sprache(n): Englisch
  • Auflage: Softcover Nachdruck of the original 1. Auflage 1996
  • Serie: Stochastic Modelling and Applied Probability
  • Produktform: Kartoniert
  • Gewicht: 984 g
  • Seiten: 638
  • Format (B x H x T): 155 x 235 x 36 mm
  • Ausgabetyp: Kein, Unbekannt

Themen

Autoren/Hrsg.

Autoren

Preface * Introduction * The Bayes Error * Inequalities and alternate
distance measures * Linear discrimination * Nearest neighbor rules *
Consistency * Slow rates of convergence Error estimation * The regular
histogram rule * Kernel rules Consistency of the k-nearest neighbor
rule * Vapnik-Chervonenkis theory * Combinatorial aspects of Vapnik-
Chervonenkis theory * Lower bounds for empirical classifier selection
* The maximum likelihood principle * Parametric classification *
Generalized linear discrimination * Complexity regularization *
Condensed and edited nearest neighbor rules * Tree classifiers * Data-
dependent partitioning * Splitting the data * The resubstitution
estimate * Deleted estimates of the error probability * Automatic
kernel rules * Automatic nearest neighbor rules * Hypercubes and
discrete spaces * Epsilon entropy and totally bounded sets * Uniform
laws of large numbers * Neural networks * Other error estimates *
Feature extraction * Appendix * Notation * References * Index